Operazioni Matrice Numpy
Moltiplicazione di matrici e prodotto scalare.
Panoramica
Gli arrayNumPysono mappe C-contigue all'interno diWASM.
Le operazioni vengono eseguite in modo nativo utilizzando le funzioni LAPACK predefinite.
Codice e output di esecuzione
Pipeline di array di moltiplicazione che utilizza Numpy internamente.
matrix.py
Prova nell'editorimport numpy as np
# Create two 3x3 matrices
matrix_A = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
matrix_B = np.array([
[9, 8, 7],
[6, 5, 4],
[3, 2, 1]
])
print("Matrix A:")
print(matrix_A)
print("\nMatrix B:")
print(matrix_B)
# Matrix Multiplication (Dot Product)
result = np.dot(matrix_A, matrix_B)
print("\nResult of A * B:")
print(result)
# Transpose
print("\nTranspose of Result:")
print(result.T)Uscita terminale
Matrix A:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
Matrix B:
[[9 8 7]
[6 5 4]
[3 2 1]]
Result of A * B:
[[ 30 24 18]
[ 84 69 54]
[138 114 90]]
Transpose of Result:
[[ 30 84 138]
[ 24 69 114]
[ 18 54 90]]Implementazione passo dopo passo
- Elaborazione dei dati
- Matematica della pipeline ML
- Inizializzazione del tensore AI
Domande frequenti
Sono supportate le estensioni C?
La maggior parte delle estensioni C standard per la scienza dei dati sono precompilate e inserite nel core di runtimePyodide.
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