Python 矩阵乘法
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引言
这里给大家介绍一下 Pyhon 中如何进行矩阵乘法运算。
正文
对于矩阵乘法，我们推荐使用 Numpy 包来进行，事实上，我们可以使用三个函数来实现。第一个是 np.dot() 函数，第二个是 np.matmul() 函数 以及 @ 符号。
这里我们简单说一下它们的区别，np.matmul() 函数与 @ 符号是等价的。它们不能够用来计算标量乘法，比如当我们运行如下代码时就会报错。
import numpy as npa = 1
c = 2print(np.matmul(a, c))
"""
result:
ValueError: matmul: Input operand 0 does not have enough dimensions (has 0, gufunc core with signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) requires 1)
"""
但是 np,dot() 函数是可以用来计算标量乘法的。但是对于矩阵乘法，希望各位从此将 np,dot() 函数遗忘掉。以后直接选用后面两种形式，并且为了简化书写，推荐使用 @ 符号来替代。
并且当我们使用 @ 符号进行矩阵乘法运算时，我们无需手动进行矩阵转置操作。比如：
import numpy as npa = np.array([1, 2])
c = np.array([[1, 2],[3, 4]])print(np.matmul(a, c))
print(np.matmul(a.T, c))
"""
result:
[ 7 10]
[ 7 10]
"""
可以看到，两种方式最终获取到的结果是一致的。是不是很方便呢？
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