两个矩阵的乘积,如下: 矩阵.jpg 输入6个整数到一个3行2列的二维数组,再输入8个整数到另一个2行4列的二维数组,得到一个3行4列的数组。每个元素的值: 公式.jpg 输入格式: 输入两行
时间: 2024-06-13 19:08:49 浏览: 62
以下是两个矩阵的乘积的Python实现:
```python
# 输入两个矩阵
matrix1 = []
matrix2 = []
print("请输入第一个3行2列的矩阵:")
for i in range(3):
row = input().split()
row = [int(x) for x in row]
matrix1.append(row)
print("请输入第二个2行4列的矩阵:")
for i in range(2):
row = input().split()
row = [int(x) for x in row]
matrix2.append(row)
# 计算矩阵乘积
result = [[0 for j in range(4)] for i in range(3)]
for i in range(3):
for j in range(4):
for k in range(2):
result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j]
# 输出结果
print("矩阵乘积为:")
for i in range(3):
for j in range(4):
print(result[i][j], end=' ')
print()
```
相关问题
求两个矩阵的乘积,如下: 矩阵.jpg 输入6个整数到一个3行2列的二维数组,再输入8个整数到另一个2行4列的二维数组,得到一个3行4列的数组。每个元素的值:
首先,两个矩阵相乘需要满足第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,才能进行乘法运算。
给定的两个矩阵分别是一个3行2列的矩阵和一个2行4列的矩阵,其中第一个矩阵的列数为2,第二个矩阵的行数为2,满足相乘的条件。
下面是矩阵乘法的计算过程:
矩阵1:
1 2
3 4
5 6
矩阵2:
1 2 3 4
5 6 7 8
矩阵1乘矩阵2:
1*1+2*5 1*2+2*6 1*3+2*7 1*4+2*8
3*1+4*5 3*2+4*6 3*3+4*7 3*4+4*8
5*1+6*5 5*2+6*6 5*3+6*7 5*4+6*8
计算结果为:
11 14 17 20
23 30 37 44
35 46 57 68
因此,得到的3行4列的数组分别为:
11 14 17 20
23 30 37 44
35 46 57 68
c++ 二维数组乘积函数
在C++中,创建一个计算二维数组(也称为矩阵)乘积的函数需要遵循一定的规则,因为矩阵乘法遵循特定的规则,即只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时,两个矩阵才能相乘。以下是一个简单的示例,展示了如何编写一个函数来计算两个二维数组(假设是整数数组)的乘积:
```cpp
#include <vector>
// 定义一个模板函数来计算二维数组的乘积
template<typename T>
T** matrixMultiplication(std::vector<std::vector<T>>& matrix1, std::vector<std::vector<T>>& matrix2) {
int m1 = matrix1.size();
int n1 = matrix1.size();
int m2 = matrix2.size();
int n2 = matrix2.size();
// 检查是否可以进行乘法运算
if (n1 != m2) {
throw std::invalid_argument("Matrix dimensions are not compatible for multiplication.");
}
// 创建一个新的矩阵来存储结果
T** result = new T*[m1];
for (int i = 0; i < m1; ++i) {
result[i] = new T[n2];
for (int j = 0; j < n2; ++j) {
result[i][j] = 0;
}
}
// 实际的矩阵乘法
for (int i = 0; i < m1; ++i) {
for (int j = 0; j < n2; ++j) {
for (int k = 0; k < n1; ++k) { // 遍历矩阵2的列
result[i][j] += matrix1[i][k] * matrix2[k][j];
}
}
}
return result;
}
```
使用这个函数时,首先要确保传入的两个矩阵符合乘法要求,然后调用它并传递两个矩阵的引用。注意,这个函数返回的是一个新的二维动态数组,因为原始矩阵在函数结束后不会被保留。