NumPy矩阵乘法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了NumPy矩阵乘法。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。

NumPy矩阵乘法

矩阵乘法是将两个矩阵作为输入值,并将 A 矩阵的行与 B 矩阵的列对应位置相乘再相加,从而生成一个新矩阵,如下图所示:
注意:必须确保第一个矩阵中的行数等于第二个矩阵中的列数,否则不能进行矩阵乘法运算。

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图1:矩阵乘法

矩阵乘法运算被称为向量化操作,向量化的主要目的是减少使用的 for 循环次数或者根本不使用。这样做的目的是为了加速程序的计算。

下面介绍 NumPy 提供的三种矩阵乘法,从而进一步加深对矩阵乘法的理解。

逐元素矩阵乘法

multiple() 函数用于两个矩阵的逐元素乘法,示例如下:

import numpy as np 
array1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3) 
array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3) 
result=np.multiply(array1,array2) 
result  

输出结果:

array([[[ 9, 16, 21],
         [24, 25, 24],
         [21, 16,  9]]])

矩阵乘积运算

matmul() 用于计算两个数组的矩阵乘积。示例如下:

import numpy as np 
array1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3) 
array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3) 
result=np.matmul(array1,array2) 
print(result) 

输出结果:

数组([[[
         [30,24,18],
         [84,69,54 ],[138,114,90]]])

矩阵点积

dot() 函数用于计算两个矩阵的点积。如下所示:

示例如下:

import numpy as np 
array1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3) 
array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3) 
result=np.dot(array1,array2) 
print(result)  

输出结果:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-597648.html

array([[[[ 30,  24,  18]],
         [[ 84,  69,  54]],
         [[138, 114,  90]]]])

到了这里,关于NumPy矩阵乘法的文章就介绍完了。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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