python矩陣點(diǎn)乘函數(shù),python的矩陣乘法

python實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的方法

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本文實(shí)例講述了python實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的方法。分享給大家供大家參考。

具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

print "-"*90

print matrixMul2(a,b)

print matrixMul2(b,a)

print "-"*90

from numpy import dot

print map(list,dot(a,b))

print map(list,dot(b,a))

#Out:

#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]

#[[50, 60], [114, 140]]

#------------------------------------------------------------------------

#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]

#[[50, 60], [114, 140]]

#------------------------------------------------------------------------

#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]

#[[50, 60], [114, 140]]

希望本文所述對(duì)大家的Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

求問(wèn)如何在python中實(shí)現(xiàn)矩陣的點(diǎn)乘緋yth

python3.5引入了一個(gè)新的語(yǔ)法@來(lái)表示矩陣乘法，但標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)內(nèi)并沒(méi)有使用它的地方，numpy中可以使用。

python里x=randn mat=x.T.dot 是求什么

x=randn這個(gè)寫(xiě)法是不對(duì)的。

randn是numpy里的一個(gè)生成隨機(jī)array的函數(shù)。

比如說(shuō)要生成一個(gè)三行兩列的隨機(jī)array，可以這樣寫(xiě)：

import numpy

x = numpy.random.randn(3,2)

像這樣：

后面這個(gè)mat=x.T.dot(...)是先求這個(gè)3*3矩陣的轉(zhuǎn)置（.T），再求與點(diǎn)積(.dot)

點(diǎn)積就是矩陣各個(gè)對(duì)應(yīng)元素相乘, 這個(gè)時(shí)候要求兩個(gè)矩陣必須同樣大小。

其實(shí)可以分步來(lái)的，就知道做了什么運(yùn)算了。

像這樣：

dot(2)是點(diǎn)乘常數(shù)就不說(shuō)了，

那個(gè)x.T.dot([1,2,3])就是x.T的

1*1+2*2+3*3=14

2*1+3*2+4*3=20

懂了木有 =。=

在python3里怎么實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩陣相乘

def mmult(a,b):

zip_b = zip(*b)

return [[sum(ele_a*ele_b for ele_a, ele_b in zip(row_a, col_b))

for col_b in zip_b] for row_a in a]

x = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]

y = [[1,2],[1,2],[3,4]]

print(mmult(x,y))

或者可以直接用numpy

import numpy as np # I want to check my solution with numpy

mx = np.matrix(x)

my = np.matrix(y)

print(mx * my)

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