import numpy as np # 定义两个矩阵A和B A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 进行矩阵乘法 C = np.dot(A, B) print(C) 输出结果矩阵C [[19 22][43 50]]这个例子中，我们使用了NumPy库的dot函数来进行矩阵乘法。NumPy库还提供了许多...
>>> #如果想要矩阵运算,则需要np.dot()函数 >>> np.dot(c,a)#c为一行三列,放于数组a之前,按正常矩阵方式运算 array([30, 36, 42]) >>> np.dot(a,c)#c为一行三列,放于数组a之后,相当于矩阵a乘以3行一列的c矩阵,返回结果值不变,格式为1行3列 array([14, 32, 50]) >>> #将c改为多行...
import numpy as np #使用mat函数创建一个2×3矩阵 a=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]]) a 1. 2. 3. 4. 5. 使用shape 可以获取矩阵的大小 #使用shape可以获取矩阵的大小 a.shape 1. 2. 使用下表读取矩阵中的元素 #使用下标读取矩阵中的元素 a.T 1. 2. 进行行列转换。 #进行行列转换 a.transpos...
我们可以按照以下步骤使用Python进行计算：# 创建两个3x3矩阵A和B A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] B = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]] # 进行矩阵相乘 C = np.dot(A, B) # 输出结果C print(C)总结 通过使用numPy库，我们可以方便地进行矩阵相乘...
Python中的几种矩阵乘法【转】 一. np.dot() 1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表示: 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。 2.代码 【code】 import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]...
在上一篇文章中,有一个看待矩阵和向量乘法的视角,就是可以 把矩阵理解成向量的函数,可以把一个向量,转换成另外的一个向量。 矩阵做这种向量间的转换,最典型的应用就是在图形中:介绍矩阵数量乘的时候,举过这…
Python 矩阵基本运算 1. Python 矩阵操作 创建一个2x3的矩阵a.shape:获取矩阵大小a.T:转置矩阵a.transpose:行列转换使用二维数组代替矩阵b=np.array([[1,2,1],[4,5,6]])矩阵、数组加减法写法与普通加减法一样,但是列表不可以这样进行加减法
1 乘法在数组中,a * a计算对应元素相乘(矩阵点乘);在矩阵中,A*A计算矩阵乘法np.multiply()计算对应元素相乘(矩阵点乘)np.dot()计算矩阵乘法import numpy as np a=np.array([[1.,2.],[3.,4.]]) b=a*a #矩阵…
# 矩阵加法 matrix_sum = matrix_a + matrix_b print("\nMatrix A + Matrix B:") print(matrix_sum) 输出结果: lua 复制代码 Matrix A + Matrix B: [[ 6 8] [10 12]] 矩阵减法 类似于矩阵加法,矩阵减法是逐元素相减的运算。我们可以使用减号-进行矩阵减法运算: ...
矩阵乘 这个概念最不容易被误解了,矩阵乘就是我们线性代数里说的矩阵乘法,说起来就是一个[m,n]维的矩阵可以和一个[n,m]维的矩阵相乘,最终得到的结果是[m,m]维。 矩阵乘举例 点乘 点乘这个概念的理解关键在这个点上,就是一个点一个点的相乘,说的学术一点,就是对应位置相乘。