NumPy从np添加输出。dot或np。乘法到现有数组

scipy.linalg.blas 支持矩阵多应用程序,并将其累积到现有阵列中。

所以,第一次 dot sgemm (single-precision)/dgemm (double-precision)

from scipy.linalg.blas import dgemm, sgemm

dgemm(alpha=1.0, a=a, b=b, c=c, beta=1.0)

格式为 C = alpha*(a x b) + beta*C .

*

x :矩阵乘法

样本运行-

In [549]: a = np.random.randint(0,9,(3,4))
     ...: b = np.random.randint(0,9,(4,5))
     ...: c = np.random.randint(0,9,(3,5))
     ...: 

In [550]: c
Out[550]: 
array([[2, 4, 7, 6, 1],
       [8, 7, 2, 1, 7],
       [4, 3, 5, 4, 4]])

2) 制作输出阵列的副本以供以后测试:

In [551]: c_copy1 = c.copy()

3) 使用 np.dot

In [552]: c = c + np.dot(a, b)

In [553]: c
Out[553]: 
array([[88, 94, 75, 66, 93],
       [55, 51, 55, 38, 65],
       [61, 51, 25, 45, 68]])

3) 使用 dgemm 复制时-

In [554]: dgemm(alpha=1.0, a=a, b=b, c=c_copy1, beta=1.0)
Out[554]: 
array([[ 88.,  94.,  75.,  66.,  93.],
       [ 55.,  51.,  55.,  38.,  65.],
       [ 61.,  51.,  25.,  45.,  68.]])

saxpy/daxpy 来自同一模块。这一点在本报告中已被其他很少的替代方案所涵盖 this other post .