人工智能必知 - 矩阵加减法

每天五分钟，解决一个人工智能问题。

写在最前面，牢牢记住：在做矩阵加减运算的时候，矩阵的形状必须一致。

矩阵加减的计算器操作

接下来的操作可以自行去矩阵在线运算网站去复现。
本章节，只需要矩阵的加减就可以了。

第一步：初始化矩阵

第二步：填充矩阵元素

第三步：查看结果

减法操作就留给各位读者自行操作了，原理是一样的。

矩阵加减在numpy上的实现

import numpy as np
m1 = np.array([[1,0],[0,1]])
m2 = np.array([[1,1],[1,1]])
m1.shape, m2.shape

输出：

((2, 2), (2, 2))

m1 + m2
#这里你可以把它理解成组成矩阵的向量之间进行加减操作再组合到一起。

输出:

array([[2, 1],
       [1, 2]])

我们来构造一个非法操作：

m3，m4的形状不一样

m3 = np.array([[1],[0]])
m4 = np.array([[1],[1],[2]])
m3.shape, m4.shape

输出：

((2, 1), (3, 1))

m3 + m4

输出：

---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-83-3ed5f6f38bd4> in <module>
----> 1 m3 + m4


ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,1) (3,1) 

看：由于形状不一样报错了！

目录：
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