numpy.matmul函数

numpy.matmul函数用于矩阵乘法，其参数为两个矩阵。矩阵乘法的规则是：如果A是一个m行n列的矩阵，B是一个n行p列的矩阵，那么它们的乘积C就是一个m行p列的矩阵，其中C[i][j]等于A[i][0]*B[0][j]+A[i][1]*B[1][j]+...+A[i][n-1]*B[n-1][j]。

numpy.matmul函数的用法如下：

numpy.matmul(x1, x2, out=None)

其中，x1和x2为要进行矩阵乘法的两个矩阵，out为可选参数，表示输出的结果矩阵。如果不指定out参数，则结果会返回一个新的矩阵。如果指定了out参数，则结果会存储在out参数对应的矩阵中。

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

c = np.matmul(a, b)
print(c)

输出：

[[19 22]
[43 50]]

相关问题

numpy.matmul

np.matmul()函数是numpy库中的一个函数，用于计算两个数组的矩阵乘法。根据引用，当传入的参数都是二维数组时，np.matmul()会计算这两个数组的矩阵乘法，并返回结果。例如，
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [numpy中matmul的使用（个人笔记）](https://blog.csdn.net/yu_1628060739/article/details/102720385)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python numpy.matmul

Python中的numpy.matmul函数用于计算两个矩阵的矩阵乘法。它的用法是numpy.matmul(a, b, out=None)。其中a和b是两个numpy数组。如果两个数组都是二维的，则进行普通的矩阵相乘操作。例如，如果我们有以下两个数组：

a = [[1, 0],
[0, 1]]

b = [[4, 1],
[2, 2]]

我们可以使用numpy.matmul(a, b)来计算它们的矩阵乘法，并得到以下结果：

array([[4, 1],
[2, 2]])

这里的结果是一个新的numpy数组，它是两个输入数组的矩阵乘法的结果。可以通过指定out参数来将结果存储在预先分配的数组中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [test_numpy.py](https://download.csdn.net/download/qq_34740599/12502181)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [numpy.matmul_numpy.matmul（）用于矩阵乘法| 使用Python的线性代数](https://blog.csdn.net/cumubi7552/article/details/107801337)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [numpy使用之np.matmul](https://blog.csdn.net/alwaysyxl/article/details/83050137)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]