« Python pour le calcul scientifique/Manipulation de matrices » : différence entre les versions
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Ligne 76 :
* <code lang="python">np.multiply(A, B)[i, j, k]</code> vaut <code lang="python">A[i, j, k] * B[i, j, k]</code> ;
* <code lang="python">np.divide(A, B)[i, j, k]</code> vaut <code lang="python">A[i, j, k] / B[i, j, k]</code>.
La multiplication matricielle, au sens de l'algèbre linéaire,
* pour le produit par un scalaire, les fonctions <code lang="python">np.multiply()</code> et l'opérateur <code lang="python">*</code> sont plus performants ;
* la fonction <code lang="python">np.dot()</code> est plus performante pour le produit scalaire de deux vecteurs réels ;
* lorsque l'on a des vecteurs complexes, la fonction <code lang="python">np.vdot()</code> fait le produit par le conjugué du premier membre (<code lang="python">np.vdot(a, b) == np.dot(a.conj(), b)</code>) ;
* la fonction <code lang="python">np.matmul()</code> et l'opérateur <code lang="python">@</code> (<code lang="python">A @ B</code>) sont plus performants pour un produit matriciel.
== Calcul vectorisé ==
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