Python实现向量、矩阵运算(dot点积运算)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python实现向量、矩阵运算(dot点积运算)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.点积运算概念

点积运算是参与运算的两向量各对应位置上元素相乘后,再将各乘积相加。

两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为:
a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。
.
使用矩阵乘法,点积还可以写为:a·b=(a^T )*b
// 这里的a^T指示矩阵a的转置。

numpy库的使用:https://blog.csdn.net/weixin_45627039/article/details/124237992

2. python中实现一维向量的方法

A = [7,2,3,5,6]
B = [1,5,9,6,3]

方法1(分支语句for 循环计算):

A = [7,2,3,5,6]
B = [1,5,9,6,3]

c = 0
for i in range(len(A)):
    c += A[i]*B[i]

print(c)  #92

方法2 (dot函数)


import numpy as np

A = np.array([7,2,3,5,6])
B = np.array([1,5,9,6,3])

print(np.dot(A,B))  #92

2. python中实现二维向量的方法

Python实现向量、矩阵运算(dot点积运算)

A = [[1,3],[2,4]]
B = [[4,6],[5,7]]

方法1(分支语句for 循环计算):

A = [[1,3],[2,4]]
B = [[4,6],[5,7]]

c = [[0 for i in range (len(A[0]))]for j in range(len(B))]

for i in range(len(A)):
    for j in range(len(A[i])):
        for k in range(len(B)):
            c[i][j] += A[i][k]*B[k][j]

print(c)   #[[19, 27], [28, 40]]



方法2 (dot函数)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-433536.html


import numpy as np

A = [[1,3],[2,4]]
B = [[4,6],[5,7]]

A = np.array(A)
B = np.array(B)

print(np.dot(A,B))

#[[19 27]
#[28 40]]

到了这里,关于Python实现向量、矩阵运算(dot点积运算)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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