二维数组矩阵相乘解释

二维数组矩阵相乘是指两个二维数组（即矩阵）相乘的操作。其中，矩阵A的行号和矩阵B的列号决定矩阵C的行列号；矩阵A的列号和矩阵B的行号相同者进行乘法操作。具体来说，设矩阵A为m行n列，矩阵B为n行p列，则矩阵C为m行p列，其中C(i,j)等于A(i,1)*B(1,j)+A(i,2)*B(2,j)+...+A(i,n)*B(n,j)。

需要注意的是，如果使用numpy进行多维数组的点积操作，需要注意numpy把多维数组看作矩阵的栈，最后两个维总是假定为线性空间维。这意味着点积不能通过折叠3d数组的第一个维度来工作。

相关问题

java二维数组矩阵相乘

矩阵相乘可以使用二维数组来实现，以下是Java代码示例：

public class MatrixMultiplication {
    public static void main(String[] args) {
        int[][] matrix1 = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; // 定义一个2x3的矩阵
        int[][] matrix2 = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; // 定义一个3x2的矩阵

        int[][] result = multiply(matrix1, matrix2); // 矩阵相乘

        // 输出结果
        for (int i = 0; i < result.length; i++) {
            for (int j = 0; j < result[i].length; j++) {
                System.out.print(result[i][j] + " ");
            }
            System.out.println();
        }
    }

    // 矩阵相乘函数
    public static int[][] multiply(int[][] matrix1, int[][] matrix2) {
        int row1 = matrix1.length; // 矩阵1的行数
        int col1 = matrix1[0].length; // 矩阵1的列数，也是矩阵2的行数
        int col2 = matrix2[0].length; // 矩阵2的列数

        int[][] result = new int[row1][col2]; // 结果矩阵

        // 矩阵相乘
        for (int i = 0; i < row1; i++) {
            for (int j = 0; j < col2; j++) {
                int sum = 0;
                for (int k = 0; k < col1; k++) {
                    sum += matrix1[i][k] * matrix2[k][j];
                }
                result[i][j] = sum;
            }
        }

        return result;
    }
}

输出结果为：

58 64 
139 154 

二维数组矩阵相乘代码

以下是一个用C语言编写的二维数组矩阵相乘的代码示例:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct {
    int rows;
    int columns;
    int **elements;
} TwoDArray, *TwoDArrayPtr;

TwoDArrayPtr initTwoDArray(int rows, int columns) {
    TwoDArrayPtr arrayPtr = (TwoDArrayPtr)malloc(sizeof(TwoDArray));
    arrayPtr->rows = rows;
    arrayPtr->columns = columns;
    
    arrayPtr->elements = (int**)malloc(rows * sizeof(int*));
    for (int i = 0; i < rows; i++) {
        arrayPtr->elements[i = (int*)malloc(columns * sizeof(int));
    }
    
    return arrayPtr;
}

void matrixMultiply(TwoDArrayPtr paraPtr1, TwoDArrayPtr paraPtr2, TwoDArrayPtr *resultPtr) {
    if (paraPtr1->columns != paraPtr2->rows) {
        printf("矩阵不能相乘.\r\n");
        *resultPtr = NULL;
        return;
    }
    
    *resultPtr = initTwoDArray(paraPtr1->rows, paraPtr2->columns);
    
    for (int i = 0; i < paraPtr1->rows; i++) {
        for (int j = 0; j < paraPtr2->columns; j++) {
            int sum = 0;
            for (int k = 0; k < paraPtr1->columns; k++) {
                sum += paraPtr1->elements[i][k * paraPtr2->elements[k][j];
            }
            (*resultPtr)->elements[i][j = sum;
        }
    }
}

int main() {
    TwoDArrayPtr arrayPtr1, arrayPtr2, resultPtr;
    
    // 初始化两个矩阵
    arrayPtr1 = initTwoDArray(2, 3);
    arrayPtr2 = initTwoDArray(3, 2);
    
    // 对两个矩阵赋值
    
    // 矩阵相乘
    matrixMultiply(arrayPtr1, arrayPtr2, &resultPtr);
    
    // 打印结果矩阵
    for (int i = 0; i < resultPtr->rows; i++) {
        for (int j = 0; j < resultPtr->columns; j++) {
            printf("%d ", resultPtr->elements[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    
    // 释放内存
    free(arrayPtr1);
    free(arrayPtr2);
    free(resultPtr);
    
    return 0;
}

这段代码使用了结构体`TwoDArray`来表示二维数组，并定义了`initTwoDArray`函数来初始化二维数组。`matrixMultiply`函数用于计算两个矩阵的乘积，并将结果存储在`resultPtr`指针指向的内存中。最后，在`main`函数中进行了相应的操作和打印结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因编程语言或具体需求而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数据结构-C语言代码 day9-二维数组与矩阵乘法](https://blog.csdn.net/yydslty/article/details/124866964)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [如何将一个二维数组和一个三维数组矩阵相乘得到一个三维数组？](https://blog.csdn.net/weixin_42561476/article/details/112899444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]