Numpy 매트릭스 작업
행렬 곱셈과 내적.
개요
NumPy배열은WASM내부의 C 연속 맵입니다.
작업은 사전 정의된 LAPACK 함수를 사용하여 기본적으로 실행됩니다.
코드 및 실행 출력
내부적으로 numpy를 사용하는 곱셈 배열 파이프라인.
matrix.py
에디터에서 사용해 보세요import 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)터미널 출력
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]]단계별 구현
- 데이터 처리
- ML 파이프라인 수학
- AI 텐서 초기화
자주 묻는 질문
C 확장이 지원되나요?
대부분의 표준 데이터 과학 C 확장은Pyodide런타임 코어 내에 사전 컴파일 및 압축되어 있습니다.