python实现矩阵乘法运算的几种方法

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python实现矩阵乘法运算的几种方法

小编介绍过python中矩阵的创建方法Numpy功能就是可简单的实现矩阵运算,比直接使用python一步步的求要简单很多,本文介绍python基于Numpy实现矩阵乘法运算的几种方法:1、使用*(或者multiply);2、使用.matmul()函数;3、使用同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()。

方法一:使用*(或者multiply)

*(或者multiply)代表的是并不是矩阵的乘法规则,而是简单的数量积,即对应位置元素相乘后的积相加。

>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])
>>> a*a
>>> array([[1, 4],
       [1, 4]])

方法二:使用.matmul()函数

>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])
>>> a*a
>>> array([[1, 4],
       [1, 4]])

方法三:使用同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()

对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积。

对于一维矩阵,计算两者的内积。

import np
S = np.dot((np.dot(H, beta) - r).T,
            np.dot(inv(np.dot(np.dot(H, V), H.T)), np.dot(H, beta) - r))

以上就是python实现矩阵乘法运算的几种方法,需要注意的是想要严格的进行矩阵乘法运算,必需使用.dot()或者.matmul()函数哦~更多python学习推荐:python教程。

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