Python中的几种矩阵乘法（小结）

这篇文章主要介绍了Python中的几种矩阵乘法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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]]) # 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))

【result】

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

二. np.multiply()或 *

1.在Python中，实现对应元素相乘（element-wise product），有2种方式，

一个是np.multiply()
另外一个是 *

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]]) 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))

【result】