在本教程中,我们将学习如何使用Python中的NumPy库将两个矩阵相乘。使用NumPy库很简单。
它有一个称为点的矩阵乘法方法。您可以使用以下命令安装NumPy库。
pip install numpy
让我们看看程序中涉及的步骤。
导入NumPy库。
初始化矩阵。
将矩阵与numpy.dot(matrix_1,matrix_2)方法相乘,并将结果存储在变量中。
打印结果。
请参见下面的代码。
#导入模块 import numpy #初始化矩阵 matrix_1 = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] matrix_2 = [ [7, 8, 9], [4, 5, 6],[1, 2, 3] ] #两个矩阵相乘 result = numpy.dot(matrix1, matrix2) #打印结果 print(result)
输出结果
如果执行上述程序,将得到以下结果。
[[ 18 24 30] [ 54 69 84] [ 90 114 138]]
本文向大家介绍在Python中使用Numpy在单行中将两个矩阵相乘,包括了在Python中使用Numpy在单行中将两个矩阵相乘的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 矩阵乘法是一个漫长的过程,其中矩阵的每一行和每一列中的每个元素都要以某种方式相乘和相加。对于矩阵乘法,第一个矩阵中的列数必须等于第二个矩阵中的行数。结果矩阵具有第一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数。 对于较小的矩阵,我们可以设计嵌套的
问题内容: 使用SciPy / Numpy在Python中连接稀疏矩阵的最有效方法是什么? 在这里,我使用以下内容: 我想在回归中使用两个预测变量,但是当前格式显然不是我想要的格式。是否有可能获得以下信息: 它太大,无法转换为深格式。 问题答案: 您可以使用来连接行数相同的稀疏矩阵(水平串联): 同样,您可以用于将具有相同列数的稀疏矩阵进行串联(垂直串联)。 使用或将创建带有两个稀疏矩阵对象的数组
问题内容: 谁能告诉我如何在ojAlgo中将两个矩阵的对应元素相乘?寻找块函数 问题答案: 有几种方法可以做到这一点。这是一种选择: matrixA.operateOnMatching(MULTIPLY,matrixB).supplyTo(matrixC); MULTIPLY来自静态导入的位置(org.ojalgo.function.constant.PrimitiveMath)。
本文向大家介绍Python中的Numpy矩阵操作,包括了Python中的Numpy矩阵操作的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Numpy 通过观察Python的自有数据类型,我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作,那么为了处理矩阵,就需要使用第三方提供的相关的包。 NumPy 是一个非常优秀的提供矩阵操作的包。NumPy的主要目标,就是提供多维数组,从而实现矩阵操作。 NumPy
问题内容: 我有一个矩阵与形状和三维张量与形状。我想与中的每个矩阵相乘,得到3d张量。 给出期望的结果。对于这个问题是否有 更好的 解决方案(即摆脱)?这必须是相当常见的操作,因此我认为其他人已经找到了不同的方法,例如使用(我尝试过但未能获得期望的结果)。意见/观点将不胜感激! 问题答案:
产出: 在文件include from/usr/include/C++/4.8/IOStream:39:0、from proy3.cpp:2:/usr/include/C++/4.8/ostream:548:5:注意:模板std::basic_ostream&std::operator<<(std::basic_ostream&,const无符号char*)操作符<<(Basic_ostream&