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问用Python和R语言实现矩阵乘法的不同结果
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Stack Overflow用户

提问于 2018-06-01 06:32:58

回答 1查看 138关注 0票数 0

我正在转录一个从R程序到python的多层感知器算法，但是我面临一个问题，矩阵乘法给了我一个不同的结果：

R语言：

> hidden <- matrix(c(-0.4442772, -0.1844143, 0.2783537, 0.2599441, -0.3190043, 0.2062185), nrow=2, ncol=3) 
> Xp <- c(0, 1, 1)
> hidden %*% Xp

           [,1]
[1,] -0.0406506
[2,]  0.4661626

Python：

>>> import numpy as np
>>> Xp = np.array([0, 1, 1])
>>> hidden = np.asmatrix([[-0.4442772, -0.1844143, 0.2783537], [0.2599441, -0.3190043, 0.2062185]])
>>> np.dot(hidden, nq)

matrix([[ 0.0939394, -0.1127858]])

使用沃尔夫勒姆，Python是正确的，但即使它没有收敛到算法的正确结果。我寻找这两种语言在这方面的不同之处，但一无所获。此外，我还使用了另一个矩阵乘法来测试，结果是相等的：

R语言：

> m1 <- matrix(c(2,3,4,7,0,1), nrow = 3, ncol=2)
> m2 <- matrix(c(1,6,4,3,6,9), nrow = 2, ncol=3)
> m1 %*% m2

     [,1] [,2] [,3]
[1,]   44   29   75
[2,]    3   12   18
[3,]   10   19   33

Python：

>>> import numpy as np
>>> m1 = np.matrix([[2,7], [3,0], [4,1]])
>>> m2 = np.matrix([[1,4,6], [6,3,9]])
>>> np.dot(m1,m2)

matrix([[44, 29, 75],
        [ 3, 12, 18],
        [10, 19, 33]])

这个案子有什么区别？我如何在Python中达到这个结果呢？

python

numpy

matrix

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-06-01 06:39:31

我建议你打印你创建的矩阵：

#           [,1]      [,2]       [,3]
#[1,] -0.4442772 0.2783537 -0.3190043
#[2,] -0.1844143 0.2599441  0.2062185

这和你的Wolfram链接显示的不一样。

如果创建相同的矩阵，则得到与python和Mathematica相同的结果：

hidden <- matrix(c(-0.4442772, -0.1844143, 0.2783537, 0.2599441, -0.3190043, 0.2062185), nrow=2, ncol=3, 
            byrow = TRUE) #fill matrix by row instead of default by column 
#           [,1]       [,2]      [,3]
#[1,] -0.4442772 -0.1844143 0.2783537
#[2,]  0.2599441 -0.3190043 0.2062185
Xp <- c(0, 1, 1)
hidden %*% Xp
#           [,1]
#[1,]  0.0939394
#[2,] -0.1127858

票数 2

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/50637376

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