python实现矩阵乘法的方法

python实现矩阵乘法的方法

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本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。

具体实现方法如下：

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]]

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

求问如何在python中实现矩阵的点乘绯yth

python3.5引入了一个新的语法@来表示矩阵乘法，但标准库内并没有使用它的地方，numpy中可以使用。

python里x=randn mat=x.T.dot 是求什么

x=randn这个写法是不对的。

randn是numpy里的一个生成随机array的函数。

比如说要生成一个三行两列的随机array，可以这样写：

import numpy

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

像这样：

后面这个mat=x.T.dot(...)是先求这个3*3矩阵的转置（.T），再求与点积(.dot)

点积就是矩阵各个对应元素相乘, 这个时候要求两个矩阵必须同样大小。

其实可以分步来的，就知道做了什么运算了。

像这样：

dot(2)是点乘常数就不说了，

那个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里怎么实现两个矩阵相乘

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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