矩阵相乘再相加 python
时间: 2023-10-28 11:50:55 浏览: 69
假设我们有两个矩阵 A 和 B,它们的维度分别为 m×n 和 n×p,我们想要计算它们的乘积 C=A×B,其中 C 的维度为 m×p。那么矩阵乘法的公式可以写成:
C[i][j] = sum(A[i][k] * B[k][j] for k in range(n))
其中,sum() 函数用于计算内层循环的和,k 的范围是从 0 到 n-1,i 和 j 的范围是从 0 到 m-1 和从 0 到 p-1,用于遍历 C 的每一个元素。
如果我们还想要在相乘后再加上一个矩阵 D 的话,那么可以将上述公式改写为:
E = [[0] * p for i in range(m)]
for i in range(m):
for j in range(p):
for k in range(n):
E[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
E[i][j] += D[i][j]
其中,E 是相乘后再加上 D 得到的结果矩阵,其初始化为全 0。在内层循环中,我们先计算相乘的结果,然后再加上矩阵 D 的对应元素。最终得到的 E 就是我们想要的结果。
相关问题
用python列表定义两个矩阵并实现它们相加和相乘
可以使用Python中的列表来定义矩阵,然后通过循环实现矩阵的相加和相乘。以下是示例代码:
```python
# 定义两个矩阵
matrix1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]
# 矩阵相加
add_result = []
for i in range(len(matrix1)):
row = []
for j in range(len(matrix1[0])):
row.append(matrix1[i][j] + matrix2[i][j])
add_result.append(row)
print("矩阵相加结果:")
for row in add_result:
print(row)
# 矩阵相乘
mul_result = []
for i in range(len(matrix1)):
row = []
for j in range(len(matrix2[0])):
sum = 0
for k in range(len(matrix2)):
sum += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]
row.append(sum)
mul_result.append(row)
print("矩阵相乘结果:")
for row in mul_result:
print(row)
```
输出结果如下:
```
矩阵相加结果:
[10, 10, 10]
[10, 10, 10]
[10, 10, 10]
矩阵相乘结果:
[30, 24, 18]
[84, 69, 54]
[138, 114, 90]
```
如何设计函数使矩阵相乘
首先,我们需要明确矩阵相乘的规则:两个矩阵 A 和 B 相乘,要求 A 的列数等于 B 的行数,结果矩阵 C 的行数等于 A 的行数,列数等于 B 的列数。
基于这个规则,我们可以设计一个函数,接收两个矩阵作为参数,返回它们的乘积矩阵。实现步骤如下:
1. 首先,判断两个矩阵的列数和行数是否满足相乘的条件,如果不满足,返回空矩阵或抛出异常。
2. 创建一个结果矩阵,行数为 A 的行数,列数为 B 的列数。
3. 遍历结果矩阵的每个元素,计算出该位置的值。
4. 计算一个元素的方法是,将 A 的对应行和 B 的对应列进行内积(即对应位置的乘积相加),结果就是该元素的值。
5. 将计算得到的值填入结果矩阵对应位置。
6. 遍历完结果矩阵的所有元素后,返回结果矩阵。
以下是 Python 代码示例:
```python
def matrix_multiply(A, B):
m, n = len(A), len(A[0])
p, q = len(B), len(B[0])
if n != p:
return []
result = [[0] * q for _ in range(m)]
for i in range(m):
for j in range(q):
for k in range(n):
result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
return result
```
这个函数的时间复杂度是 O(mnp),其中 m、n、p、q 分别是 A 和 B 的行列数。