Numpy マトリックス オプス
行列の乗算とドット積。
概要
NumPy配列は、WASM内の C 連続マップです。
操作は、事前定義された LAPACK 関数を使用してネイティブに実行されます。
コードと実行の出力
内部的に numpy を使用した乗算配列パイプライン。
matrix.py
エディターで試してみるimport 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)端子出力
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]]段階的な実装
- データ処理
- ML パイプラインの計算
- AI テンソルの初期化
よくある質問
C 拡張機能はサポートされていますか?
ほとんどの標準的なデータ サイエンス C 拡張機能は、Pyodideランタイム コア内にプリコンパイルおよびパックされています。