Sehen wir uns an, wie man die Matrixmultiplikation mit NumPy berechnet. Wir werden die verwenden numpy.dot() Methode, um das Produkt zweier Matrizen zu finden.
For example, for two matrices A and B. A = [[1, 2], [2, 3]] B = [[4, 5], [6, 7]] So, A.B = [[1*4 + 2*6, 2*4 + 3*6], [1*5 + 2*7, 2*5 + 3*7] So the computed answer will be: [[16, 26], [19, 31]]>
In Python wird die Methode numpy.dot() verwendet, um das Skalarprodukt zwischen zwei Arrays zu berechnen.
Beispiel 1 : Matrixmultiplikation von 2 quadratischen Matrizen.
b+ Baum
# importing the module> import> numpy as np> > # creating two matrices> p>=> [[>1>,>2>], [>2>,>3>]]> q>=> [[>4>,>5>], [>6>,>7>]]> print>(>'Matrix p :'>)> print>(p)> print>(>'Matrix q :'>)> print>(q)> > # computing product> result>=> np.dot(p, q)> > # printing the result> print>(>'The matrix multiplication is :'>)> print>(result)> |
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was ist 10 von 60
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Ausgabe :
Matrix p : [[1, 2], [2, 3]] Matrix q : [[4, 5], [6, 7]] The matrix multiplication is : [[16 19] [26 31]]>
Beispiel 2: Matrixmultiplikation von 2 rechteckigen Matrizen.
abstrakte Java-Klasse
# importing the module> import> numpy as np> > # creating two matrices> p>=> [[>1>,>2>], [>2>,>3>], [>4>,>5>]]> q>=> [[>4>,>5>,>1>], [>6>,>7>,>2>]]> print>(>'Matrix p :'>)> print>(p)> print>(>'Matrix q :'>)> print>(q)> > # computing product> result>=> np.dot(p, q)> > # printing the result> print>(>'The matrix multiplication is :'>)> print>(result)> |
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string a int
>
Ausgabe :
Matrix p : [[1, 2], [2, 3], [4, 5]] Matrix q : [[4, 5, 1], [6, 7, 2]] The matrix multiplication is : [[16 19 5] [26 31 8] [46 55 14]]>