¿Cómo obtener la multiplicación de matrices por elementos (producto de Hadamard) en numpy?

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Tengo dos matrices

a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])

y quiero obtener el producto por elementos [[1*5,2*6], [3*7,4*8]], igual

[[5,12], [21,32]]

Yo he tratado

print(np.dot(a,b))

y

print(a*b)

pero ambos dan el resultado

[[19 22], [43 50]]

que es el producto de la matriz, no el producto de elementos. ¿Cómo puedo obtener el producto basado en elementos (también conocido como producto Hadamard) utilizando funciones integradas?

— Malintha
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4

¿Estás seguro ay bno eres el tipo de matriz de NumPy? Con esta clase, *devuelve el producto interno, no el elemento. Pero para la ndarrayclase habitual , *significa producto basado en elementos.

— bnaecker

son ay bmatrices numpy? Además, en su pregunta anterior, está utilizando xy ypara el cálculo en lugar de ay b. ¿Es solo un error tipográfico?

— jtitusj

ayb son elementos de tipo matriz

— numerosos

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Utilice siempre matrices numpy y no matrices numpy. Vea lo que dicen los numerosos documentos sobre esto. También tenga en cuenta que desde Python 3.5+, puede usar @para la multiplicación de matrices con matrices numpy, lo que significa que no debería haber absolutamente ninguna buena razón para usar matrices sobre matrices.

— Praveen

3

Ser quisquilloso, ay bson listas. Trabajarán en np.dot; pero no en a*b. Si usa np.array(a)o np.matrix(a), *funciona pero con resultados diferentes.

— hpaulj

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Para la multiplicación de matrixobjetos por elementos, puede utilizar numpy.multiply:

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
np.multiply(a,b)

Resultado

array([[ 5, 12],
       [21, 32]])

Sin embargo, debería utilizar en arraylugar de matrix. matrixLos objetos tienen todo tipo de incompatibilidades horribles con los ndarrays regulares. Con ndarrays, puede usarlo *para la multiplicación por elementos:

a * b

Si está en Python 3.5+, ni siquiera pierde la capacidad de realizar la multiplicación de matrices con un operador, porque @la multiplicación de matrices ahora :

a @ b  # matrix multiplication

— Rahul KP
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11

Solo para agregar un poco de contexto: en Álgebra, esta operación se conoce como el Producto Hadamard y es diferente del producto matricial más común. en.wikipedia.org/wiki/Hadamard_product_(matrices)

— FaCoffee

36

solo haz esto:

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

a * b

— jtitusj
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1

nop, da la multiplicación de la matriz. Cloud lo resuelve usando numpy.multiply

— Malintha

2

¿Qué versión y versión secundaria de Python estás usando? ¿Y de numpy?

— smci

1

Usando Intel Python 3.5.2 con numpy 1.12.1, el *operador parece hacer una multiplicación de elementos.

— apnorton

1

Esto también me funciona con Numpy 1.12.1 en Python 3.5.2 (construido con gcc).

— Autodidacta

6

@Malintha, creo que estás haciendo una = np. ** matrix ** ([[1,2], [3,4]]) en su lugar

— SeF

11

import numpy as np
x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
y = np.array([[-1, 2, 0], [-2, 5, 1]])

x*y
Out: 
array([[-1,  4,  0],
       [-8, 25,  6]])

%timeit x*y
1000000 loops, best of 3: 421 ns per loop

np.multiply(x,y)
Out: 
array([[-1,  4,  0],
       [-8, 25,  6]])

%timeit np.multiply(x, y)
1000000 loops, best of 3: 457 ns per loop

Ambos np.multiplyy *producirían una multiplicación sabia de elementos conocida como el Producto Hadamard

%timeit es magia ipython

— 4 áspero
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1

Prueba esto:

a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])

#This would result a 'numpy.ndarray'
result = np.array(a) * np.array(b)

Aquí, np.array(a)devuelve una matriz 2D de tipo ndarrayy la multiplicación de dos ndarraydaría como resultado una multiplicación de elementos. Entonces el resultado sería:

result = [[5, 12], [21, 32]]

Si quieres obtener una matriz, hazlo con esto:

result = np.mat(result)

— Amir Rezazadeh
fuente

Explique qué hace esto.

— Leopold Joy

2

@LeopoldJoy Acabo de editar mi respuesta, espero que esto ayude :))

— Amir Rezazadeh