python/numpy에서 행렬 ** 2의 의미는 무엇입니까?

Question

내가 그것을 읽고 있어요 일부 코드에서 파이썬 ndarray 온도가이 고통 : (. m에 즉, 해당 * m)

x = temp**2 

이이 점 광장 아니면 매트릭스 광장 (즉, m가되어야합니다 정사각형 행렬)?

temp = num.transpose(whatever) 
num.sum(temp**2,axis=1)) 

을이로 돌려 : 특히, 나는이 코드에 전치 제거 할 수 있는지 알고 싶습니다 적어도는 0.1ms 날을 절약 할 수

num.sum(whatever**2,axis=0) 

, 그리고 분명 내 시간의 가치가있다.
감사합니다. ** 연산자는 거치지 않으며 나는 아무것도 모른다! a

Answer 1

각 요소의 사각형입니다. NumPy와 포함 -

from numpy import * 
a = arange(4).reshape((2,2)) 
print a**2 

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[[0 1] 
[4 9]] 

Answer 2

** 정도로 x**2 파이썬 "X 제곱"이란, 파이썬 인상 대 전력 연산자이다. 이러한 numpy 작업은 항상 요소 단위로 적용되므로 x**2은 배열 x (각 차원 수에 상관없이)의 각 요소를 각 요소를 두 배로 늘릴 것과 같이 x*2을 각 단위로 두거나 각 요소를 두 개씩 늘립니다 (각각 x proper 영향을받지 않습니다. 결과는 x과 같은 모양의 새로운 임시 배열입니다!).

편집 : @ kaizer.ze가 지적으로 numpy.array 객체에 대해 내가 쓴 무엇을 보유하는 동안, 그것은 곱셈 array에 대한 같은 요소 조작으로 행렬 곱셈이 아닌 요소를 의미 numpy.matrix 개체에 적용 (그리고하지 않습니다 마찬가지로 권력을 키우기 위해) - 실제로 두 가지 유형의 주요 차이점이 있습니다. Scipy tutorial는 예를 들어, 말했듯이 :

우리가 numpy.array 또는 numpy.matrix을 사용할 때 차이가 있습니다. A * x는 후자의 경우 매트릭스 입니다. 요소형 제품이 아니고 배열은 입니다.

즉

는 numpy reference이 말하듯 :

행렬 연산을 통해 2 차원 특성을 보유하는 특화된 2-D 어레이 이다. * (행렬 곱셈) 및 ** (행렬 지수)과 같은 특정 특수 문자 을 가지고 있습니다.

Answer 3

NumPy for Matlab Users을 읽어야합니다. elementwise power 연산이 여기에 언급되어 있으며 numpy에서 어떤 연산자는 array과 matrix에 다르게 적용된다는 것을 볼 수 있습니다.

>>> from numpy import * 
>>> a = arange(4).reshape((2,2)) 
>>> print a**2 
[[0 1] 
[4 9]] 
>>> print matrix(a)**2 
[[ 2 3] 
[ 6 11]]