numpy库里矩阵相乘的函数

numpy库里矩阵相乘的函数是`numpy.dot()`或者使用`@`符号进行运算。例如，对于两个矩阵a和b，可以使用以下代码进行矩阵相乘：

import numpy as np

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

c = np.dot(a, b)
# 或者使用以下语句
c = a @ b

print(c)

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

相关问题

python numpy求矩阵相乘的函数

在Python中，使用NumPy库可以非常方便地实现矩阵相乘的操作。可以使用np.dot()函数来实现两个矩阵的相乘，如下所示：

import numpy as np

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

c = np.dot(a, b)

print(c)

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

另外，也可以使用@符号来实现矩阵相乘，如下所示：

import numpy as np

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

c = a @ b

print(c)

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

numpy 计算矩阵相乘

使用 NumPy 中的 `dot()` 函数可以计算矩阵相乘。假设有两个矩阵 `a` 和 `b`，其中矩阵 `a` 的形状为 `(m, n)`，矩阵 `b` 的形状为 `(n, p)`，则它们的矩阵乘积 `c` 的形状为 `(m, p)`，并且可以使用以下代码计算：

import numpy as np

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

c = np.dot(a, b)  # 计算矩阵乘积

print(c)

上述代码输出的矩阵 `c` 为：

[[19 22]
 [43 50]]

如果需要对两个矩阵进行逐元素相乘，则可以使用 NumPy 中的 `multiply()` 函数。例如：

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

c = np.multiply(a, b)  # 计算逐元素相乘

print(c)

上述代码输出的矩阵 `c` 为：

[[ 5 12]
 [21 32]]