文章目录

  • 一、如何用 python 计算矩阵乘法?
  • 二、实例
  • 参考链接

一、如何用 python 计算矩阵乘法?

使用 Numpy 包里的 dot() 函数。

该函数主要功能有两个:向量点积矩阵乘法

格式:x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y)
x 是m × n 矩阵 ,y 是 n×m 矩阵,则 x.dot(y) 得到 m×m 矩阵。


二、实例

  1. 向量相乘,得到内积
import numpy as np
x=np.array([0,1,2,3,4]) #等价于 x=np.arange(0,5)
y=x[::-1]
print(x)
print(y)
print(np.dot(x,y))

输出结果:

[0 1 2 3 4]
[4 3 2 1 0]
10
  1. 矩阵相乘,得到矩阵的积

(1)实例 1

import numpy as np
x=np.arange(0,5)
# 0,10,是随机数的方位,size=(5,1),也就是5维矩阵,且每一维元素数为1个
y=np.random.randint(0,10,size=(5,1))
print(x)
print(y)
# 查看矩阵或者数组的维数
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y))

输出结果:

[0 1 2 3 4]
[[1][7][1][3][8]]
x.shape:(5,)
y.shape(5, 1)
[50]

(2)实例 2

import numpy as np
x=np.arange(0,6).reshape(2,3)
y=np.random.randint(0,10,size=(3,2))
print(x)
print(y)
print("x.shape:"+str(x.shape))
print("y.shape"+str(y.shape))
print(np.dot(x,y))

输出结果:

[[0 1 2][3 4 5]]
[[1 8][6 1][3 9]]
x.shape:(2, 3)
y.shape(3, 2)
[[12 19][42 73]]

参考链接

  1. Numpy——np.dot()函数用法

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