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Numpy功能就是可简单的实现矩阵运算,比直接使用python一步步的求要简单很多,本文介绍python基于
Numpy实现矩阵乘法运算的几种方法:1、
使用*(或者multiply);2、
使用.matmul()函数;3、
使用同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()。
方法一:使用
*(或者multiply)
*(或乘)表示的不是矩阵的乘法规则,而是简单的量积,即对应位置元素相乘后的乘积相加。
>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])
>>> a*a
>>> array([[1, 4],
[1, 4]])
方法二:使用.matmul()函数
>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])
>>> a*a
>>> array([[1, 4],
[1, 4]])
方法三:使用
同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()
对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积。
对于一维矩阵,计算两者的内积。
import np
S = np.dot((np.dot(H, beta) - r).T,
np.dot(inv(np.dot(np.dot(H, V), H.T)), np.dot(H, beta) - r))
以上就是python实现矩阵乘法运算的几种方法,需要注意的是想要严格的进行
矩阵乘法运算,必需使用
.dot()或者.matmul()函数哦~更多python学习推荐:
。
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