Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。
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在本教程中，您将编写一个非常简短的高性能 FP16 矩阵乘法内核，其性能可以与 cuBLAS 或 rocBLAS 相媲美。
您将具体学
本文实例讲述了Python实现矩阵加法和乘法的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：本来以为python的矩阵用list表示出来应该很简单可以搞。。其实发现有大学问。这里贴出我写的特别不pythonic的矩阵加法，作为反例。def add(a,b):
rows = len(a[0])
cols = len(a)
c = []
for i in range(rows):
temp = []
for
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2023-06-03 07:43:02
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这篇文章主要介绍了Python实现的矩阵类,结合完整实例形式分析了Python矩阵的定义、计算、转换等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python实现的矩阵类。分享给大家供大家参考，具体如下：科学计算离不开矩阵的运算。当然，python已经有非常好的现成的库：numpy(numpy的简单安装与使用我写这个矩阵类，并不是打算重新造一个轮子，只是作为一个练习，记录在此。注：这个类的函数
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2023-09-18 20:46:46
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一、矩阵的加法
设A，B是m行，n列的同型矩阵
，把它们对应位置上的元素相加得到的矩阵，称为A与B的和，记作A+B
例1 已知矩阵，，求A+B。解： A+B=+=注意：只有同型矩阵才能进行加法运算。
二、数与矩阵相乘
用数l乘以矩阵A的每一个元素而得到的矩阵，称为l与A的乘积, 记为lA或Al, 规定为lA=(laij).特别地，l=-1时，
，该矩
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2023-06-03 19:01:18
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声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！
原创
2023-09-17 17:24:44
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1 python矩阵运算所需模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.linalg as lg #scipy矩阵运算模块2 定义矩阵和进行相关的矩阵运算
print(lg.inv(a)) #求取矩阵的逆矩阵
print(lg.det(a)) #求取矩阵的行列式
b=np.array([6,14])
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2023-06-03 07:07:30
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目录主元直接分解主元直接分解解方程列主元直接三角分解主元直接分解求逆矩阵 若方阵A的各阶主子式不为0，则矩阵可分解为，为下三角矩阵，为上三角矩阵，这种方法称为矩阵的Doolittle分解。主元直接分解原理设 ，则有 根据矩阵乘法可得 可以发现 且L为下三角矩阵，U为上三角矩阵，利用这些信息可以得到就可以计算L和U了，具体公式如下计算 计算 代码def Dolittle(Matrix):
#事实
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2023-08-17 18:28:23
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Python 矩阵基本运算1. Python 矩阵操作创建一个2x3的矩阵a.shape：获取矩阵大小a.T：转置矩阵a.transpose：行列转换使用二维数组代替矩阵b=np.array([[1,2,1],[4,5,6]])矩阵、数组加减法写法与普通加减法一样，但是列表不可以这样进行加减法2. Python 矩阵乘法1.用二位数组创建矩阵a=np.array([[1,2,1],[4,5,6]]
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2023-06-03 20:00:49
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有如下R(5,4)的打分矩阵：(“-”表示用户没有打分)其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数那么，如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)？——矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题)。矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积：R(n,m)≈ P(n,K)*Q(K
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2024-08-20 21:58:01
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使用 NumPy 学习矩阵和求解线性方程组的完整指南矩阵作为一种数学资源被用于一些现实世界的应用。在本文中，您将使用强大的 NumPy 库学习 Python 中的矩阵，如下所示：1. 什么是 NumPy，什么时候应该使用它？2. 使用 NumPy 构造矩阵3. 矩阵的运算和实例4. 如何执行矩阵切片另外：我们还将探讨如何使用 Python 中的矩阵来计算线性方程模型。让我们从 Python 的矩阵
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2023-08-30 22:54:05
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在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量（物理学中称标量），数量（或标量）只有大小，没有方向。代数表示：一般印刷用黑体的小写英文字母（a、b、c等）来表示，手写用在a、b、c等字母上加一箭头（→）表示，也可以用大写字母AB、CD上加一
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2024-07-04 19:51:52
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1.矩阵的初始化import numpy as np （1）.创建全X的矩阵 myzero = np.zeros([3,5]) #全0的矩阵 （2）随机矩阵 myrand = np.random.rand(3,4) (3) 单位阵 myeye = np.eye(3) (4)矩阵运算 from numpy import *加减乘直接“+” “ -” “*”（5）矩阵元素和mymatrix = mat
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2023-06-03 20:01:36
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Python基础实现矩阵类 2本节目标修改`__str__`方法fractions.Fraction()导入fractions库创建Fraction对象打印Fraction对象修改试验实现矩阵的初等行/列变化exchage()k_multipy_i()add_i_to_j()试验实现矩阵的乘法multipy()试验代码汇总 本节目标修改__str__方法实现矩阵的初等行/列变化实现矩阵的乘法修改
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2023-06-27 08:01:29
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Python 中矩阵运算主要使用numpy库。NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数索引的元素表格(通常是元素是数字）。因此对于随机查找来说，比python自带的list快很多。在numpy里面通常使用两个变量：array和matrix。其实python标准类库中也有array，但是它的功能相对numpy的少很多，所以不用。matrix是array
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2023-08-22 13:37:47
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算法原理map阶段在map阶段，需要做的是进行数据准备。把来自矩阵A的元素aij，标识成p条的形式，key="i,k",(其中k=1,2,...,p)，value="a:j,aij"；把来自矩阵B的元素bij，标识成m条形式，key="k,j"(其中k=1,2,...,m)，value="b:i,bij"。经过处理，用于计算cij需要的a、b就转变为有相同key("i,j")的数据对，通过valu
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2023-08-22 11:39:57
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python的矩阵处理Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这个包，需要导入numpy。SciPy包以NumPy包为基础，大大的扩展了numpy的能力。为了使用的方便，scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容，因此只要导入了scipy，不必在单独导入numpy了！但是为了明确哪些是numpy中实现的，哪些是scipy中实现的，本文还是进行了区分。以下默认
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2023-09-05 19:29:54
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矩阵的保存和读取 import numpy as np
import scipy.io as scio
N=np.zeros((7,6))
N[0,:]=[1,2,3,0,4,0]
N[1,:]=[0,3,0,5,0,1]
N[2,:]=[2,0,1,5,1,0]
N[3,:]=[3,2,0,0,2,4]
N[4,:]=[11,3,0,5,0,1]
N[5,:]=[12,1,1,5,1,0]
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2023-06-02 23:38:40
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矩阵切片矩阵为一个二维数列，所以矩阵的截取也需要包含行、列两个参数。行、列参数切片假设a是一个矩阵，a的截取就可写成：a[起始行 （包含）: 终止行（不包含）, 起始列 : 终止列]，中括号中有一个逗号，逗号前的是为了分割行的，逗号后的是为了分割列的。 注意： 起始位置是闭区间，即包含起始位置 终止位置是开区间，即不包含终止位置 也可以表示为：起始位置 <= 切片范围 <
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2023-06-03 19:49:01
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下面介绍了矩阵的一些基本的操作，总结为下表 ：使用前请先导入模块numpy创建矩阵np.mat([ ])矩阵的迹矩阵对象.trace()逆矩阵np.linalg.inv(矩阵对象) 矩阵的秩np.linalg.matrix_rank(矩阵对象)行列式的值np.linalg.det(矩阵对象)两个矩阵的乘积np.dot(矩阵1，矩阵2)计算矩阵的特征值和特征向量np.linalg.eig(
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2023-05-31 16:08:57
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一、矩阵算法概述 原本在使用各种APP的时候觉得推荐算法是一个神奇的东西，恰巧要做手厅用户的前人千面，所以利用协同过滤做了手厅的基于产品的推荐模型，发现出来的产品推荐很接近，更充满好奇心，所以有了接下来各种推荐算法的学习。在各种资料中，发现了基于矩阵分解的推荐系统，学习了它的原理之后，发现矩阵算法对于推荐的效果更好且更好运用。接下来介绍矩阵分解的原理。 矩阵分解(Matrix Factorizat
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2024-04-24 15:30:59
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