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 ]