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一键建站系统有哪些,开鲁企业网站建设,做有色金属哪个网站好,p2网站模板根据question的答案,也根据numpy的答案,与a.dot(b)相比,二维数组的矩阵乘法最好通过a b或numpy.matmul(a,b)完成.If both a and b are 2-D arrays, it is matrix multiplication, but usingmatmul or a b is preferred.我做了以下基准测试,发现相反的结果.问题#xff1a;我的…根据question的答案,也根据numpy的答案,与a.dot(b)相比,二维数组的矩阵乘法最好通过a b或numpy.matmul(a,b)完成.If both a and b are 2-D arrays, it is matrix multiplication, but usingmatmul or a b is preferred.我做了以下基准测试,发现相反的结果.问题我的基准测试有问题吗如果不是,当Numpy比a b或numpy.matmul(a,b)快时,为什么Numpy不推荐a.dot(b)基准使用python 3.5 numpy 1.15.0.$pip3 list | grep numpynumpy 1.15.0$python3 --versionPython 3.5.2基准代码import timeitsetup import numpy as npa np.arange(16).reshape(4,4)b np.arange(16).reshape(4,4)test for i in range(1000):a btest1 for i in range(1000):np.matmul(a,b)test2 for i in range(1000):a.dot(b)print( timeit.timeit(test, setup, number100) )print( timeit.timeit(test1, setup, number100) )print( timeit.timeit(test2, setup, number100) )结果test : 0.11132473500038031test1 : 0.10812476599676302test2 : 0.06115105600474635附加结果 a np.arange(16).reshape(4,4) b np.arange(16).reshape(4,4) abarray([[ 56, 62, 68, 74],[152, 174, 196, 218],[248, 286, 324, 362],[344, 398, 452, 506]]) np.matmul(a,b)array([[ 56, 62, 68, 74],[152, 174, 196, 218],[248, 286, 324, 362],[344, 398, 452, 506]]) a.dot(b)array([[ 56, 62, 68, 74],[152, 174, 196, 218],[248, 286, 324, 362],[344, 398, 452, 506]])
http://www.yutouwan.com/news/352151/

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