NumPy 矩阵向量乘法
本教程将介绍 NumPy 中两个矩阵相乘的方法。
使用 numpy.matmul()
方法的 NumPy 矩阵向量乘法
要计算两个矩阵的乘积,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。numpy.matmul() 方法 用于计算两个矩阵的乘积。numpy.matmul()
方法将矩阵作为输入参数,并以另一个矩阵的形式返回乘积。请参考以下代码示例。
import numpy as np
m1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
m2 = np.array([[9, 8, 7, 6], [5, 4, 3, 3], [2, 1, 2, 0]])
m3 = np.matmul(m1, m2)
print(m3)
输出:
[[ 25 19 19 12]
[ 73 58 55 39]
[121 97 91 66]]
我们首先使用 np.array()
方法以二维数组的形式创建矩阵。然后,我们使用 np.matmul(m1,m2)
方法计算了两个矩阵的乘积,并将结果存储在 m3
矩阵中。
使用 numpy.dot()
方法的 NumPy 矩阵向量乘法
numpy.dot() 方法 计算两个数组的点积。它也可以用于 2D 数组以查找这些数组的矩阵乘积。numpy.dot()
方法将两个矩阵作为输入参数,并以另一个矩阵的形式返回乘积。请参考以下代码示例。
import numpy as np
m1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
m2 = np.array([[9, 8, 7, 6], [5, 4, 3, 3], [2, 1, 2, 0]])
m3 = np.dot(m1, m2)
print(m3)
输出:
[[ 25 19 19 12]
[ 73 58 55 39]
[121 97 91 66]]
我们首先使用 np.array()
方法以二维数组的形式创建矩阵。然后,我们使用 np.dot(m1,m2)
方法计算了两个矩阵的乘积,并将结果存储在 m3
矩阵中。
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