1、导入numpy库备用

import numpy as np

2、生成两个随机矩阵

a = np.random.rand(1000,1000)
b = np.random.rand(1000,1000)

3、用`list` 实现矩阵相乘

%%time
c = [[sum(i*j) for j in b.T] for i in a]

Wall time: 4min 52s

4、直接采用`numpy`矩阵乘法

%%time
d = a @ b

Wall time: 98.9 ms

5、算法结果比较

print(((c-d)**2).sum())

4.162550960848347e-20

6、结论

由结果可见基于 list 的实现是正确的。
但效率相比numpy而言相差太远

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利用Python实现矩阵乘法并与numpy的结果比较

文章目录

1、导入numpy库备用

2、生成两个随机矩阵

3、用`list` 实现矩阵相乘

4、直接采用`numpy`矩阵乘法

5、算法结果比较

6、结论

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1、导入numpy库备用

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