Hoạt động ma trận Numpy
Phép nhân ma trận và tích số chấm.
Tổng quan
MảngNumPylà các bản đồ liền kề C bên trongWASM.
Các hoạt động chạy tự nhiên bằng cách sử dụng các hàm LAPACK được xác định trước.
Đầu ra mã & thực thi
Đường dẫn mảng nhân sử dụng numpy trong nội bộ.
matrix.py
Thử trong Trình chỉnh sửaimport 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)Đầu ra thiết bị đầu cuối
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]]Triển khai từng bước
- Xử lý dữ liệu
- Toán đường ống ML
- Khởi tạo tensor AI
Câu hỏi thường gặp
C-Extensions có được hỗ trợ không?
Hầu hết các tiện ích mở rộng C khoa học dữ liệu tiêu chuẩn đều được biên dịch trước và đóng gói trong lõi thời gian chạyPyodide.
Chủ đề liên quan
Mã nhân ma trận Python
Thực hiện phép nhân ma trận bằng Python thuần túy mà không cần phụ thuộc. Chạy so sánh các vòng lặp lồng nhau của chúng tôi với các cấu trúc được tối ưu hóa.
Tập lệnh máy tính đơn giản PythonXây dựng một máy tính cơ bản bằng Python. Tìm hiểu cách ánh xạ các toán tử toán học, thực hiện các luồng thực thi của người dùng và xử lý logic nguyên bản.