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python中矩阵相乘的公式有哪些

发布时间:2021-08-11 15:03:57 来源:亿速云 阅读:226 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章主要为大家展示了“python中矩阵相乘的公式有哪些”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python中矩阵相乘的公式有哪些”这篇文章吧。

1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()

np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵,计算两者的内积。见如下Python代码:

import numpy as np

# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 2-D array: 3 x 2
two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

two_multi_res = np.dot(two_dim_matrix_one, two_dim_matrix_two)
print('two_multi_res: %s' %(two_multi_res))

# 1-D array
one_dim_vec_one = np.array([1, 2, 3])
one_dim_vec_two = np.array([4, 5, 6])
one_result_res = np.dot(one_dim_vec_one, one_dim_vec_two)
print('one_result_res: %s' %(one_result_res))

结果如下:

two_multi_res: [[22 28]
 [49 64]]
one_result_res: 32

2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 *

在Python中,实现对应元素相乘,有2种方式,一个是np.multiply(),另外一个是*。见如下Python代码:

import numpy as np

# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
another_two_dim_matrix_one = np.array([[7, 8, 9], [4, 7, 1]])

# 对应元素相乘 element-wise product
element_wise = two_dim_matrix_one * another_two_dim_matrix_one
print('element wise product: %s' %(element_wise))

# 对应元素相乘 element-wise product
element_wise_2 = np.multiply(two_dim_matrix_one, another_two_dim_matrix_one)
print('element wise product: %s' % (element_wise_2))

结果如下:

element wise product: [[ 7 16 27]
 [16 35 6]]
element wise product: [[ 7 16 27]
 [16 35 6]]

以上是“python中矩阵相乘的公式有哪些”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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