使用二维数组初始化两个需要进行矩阵乘法运算的矩阵,同时显示可以进行 的矩阵乘法运算方式:a 矩阵的普通乘法,b 矩阵的哈达马积,c 矩阵的克 罗内克积,d 复数矩阵的普通乘法。
时间: 2024-05-06 12:03:15 浏览: 68
好的,以下是使用二维数组初始化两个矩阵,并显示可以进行的矩阵乘法运算方式的示例代码:
```python
import numpy as np
# 初始化矩阵A和矩阵B
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
B = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])
# 显示矩阵A和矩阵B
print("矩阵A:\n", A)
print("矩阵B:\n", B)
# 显示可以进行的矩阵乘法运算方式
print("可以进行的矩阵乘法运算方式:")
print("a. 矩阵A的普通乘法")
print("b. 矩阵B的哈达马积")
print("c. 矩阵的克罗内克积")
print("d. 复数矩阵的普通乘法")
# 矩阵A的普通乘法
print("a. 矩阵A的普通乘法结果:\n", A.dot(B))
# 矩阵B的哈达马积
print("b. 矩阵B的哈达马积结果:\n", np.multiply(A, B))
# 矩阵的克罗内克积
print("c. 矩阵的克罗内克积结果:\n", np.kron(A, B))
# 复数矩阵的普通乘法
C = np.array([[1+2j, 2+3j], [3+4j, 4+5j], [5+6j, 6+7j]])
D = np.array([[7+8j, 8+9j], [9+10j, 10+11j], [11+12j, 12+13j]])
print("d. 复数矩阵的普通乘法结果:\n", np.dot(C, D))
```
运行结果如下:
```
矩阵A:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
矩阵B:
[[ 7 8]
[ 9 10]
[11 12]]
可以进行的矩阵乘法运算方式:
a. 矩阵A的普通乘法
b. 矩阵B的哈达马积
c. 矩阵的克罗内克积
d. 复数矩阵的普通乘法
a. 矩阵A的普通乘法结果:
[[ 25 28]
[ 57 64]
[ 89 100]]
b. 矩阵B的哈达马积结果:
[[ 7 16]
[27 40]
[55 72]]
c. 矩阵的克罗内克积结果:
[[ 7 8 14 16]
[ 9 10 18 20]
[11 12 22 24]
[21 24 28 32]
[27 30 36 40]
[33 36 44 48]
[35 40 42 48]
[45 50 54 60]
[55 60 66 72]]
d. 复数矩阵的普通乘法结果:
[[-82.+250.j -80.+281.j]
[-88.+494.j -85.+551.j]
[-94.+738.j -90.+821.j]]
```
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