python里的@矩阵乘法
时间: 2023-11-23 14:44:25 浏览: 32
在Python中,@符号用于执行矩阵乘法操作。在矩阵乘法中,b矩阵右乘的作用是交换被乘矩阵的1、2两列,结果即是。和numpy的matmul函数类似,@运算符可以直接实现矩阵乘法。下面是一个实现矩阵乘法的示例代码:
```
def matrixMul(A, B):
res = [[0 * len(B += A[i][k * B[k][j]
return res
```
通过调用上述函数并传入两个矩阵A和B,可以得到它们的乘积矩阵。值得注意的是,使用numpy进行矩阵乘法时,默认的乘法是不对第一个维度进行操作的。
相关问题
python中矩阵乘法@
在Python中,可以使用@符号进行矩阵乘法运算。具体用法如下:
import numpy as np
# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 2-D array: 3 x 2
two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 使用@符号进行矩阵乘法运算
matrix_multi_res = two_dim_matrix_one @ two_dim_matrix_two
print('matrix_multi_res: %s' %(matrix_multi_res))
上述代码中,我们首先导入numpy库,并定义了两个二维矩阵two_dim_matrix_one和two_dim_matrix_two。然后,我们使用@符号进行矩阵乘法运算,将结果赋值给matrix_multi_res变量。最后,我们打印出结果matrix_multi_res。
请注意,@符号只在Python 3.5及以上版本中支持。如果你使用的是更低版本的Python,可以使用np.dot()函数来进行矩阵乘法运算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python 中的几种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *](https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204)[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: 50%"]
- *3* [python中数组和矩阵乘法及使用总结](https://blog.csdn.net/manjhOK/article/details/80017892)[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: 50%"]
[ .reference_list ]
python二维矩阵乘法
Python中可以使用numpy库进行二维矩阵的乘法运算。下面是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
# 定义两个二维矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 使用numpy的dot函数进行矩阵乘法运算
result = np.dot(matrix1, matrix2)
print(result)
```
输出结果为:
```
[[19 22]
[43 50]]
```
这里使用了numpy的`dot`函数来进行矩阵乘法运算。`dot`函数可以接受两个参数,分别是要相乘的两个矩阵。在上述示例中,`matrix1`和`matrix2`分别表示两个二维矩阵,通过`np.dot(matrix1, matrix2)`进行乘法运算后,将结果赋值给`result`变量,并打印出来。