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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