numpy matmul
时间: 2023-11-10 14:02:34 浏览: 41
numpy中的matmul函数是用来进行矩阵乘法运算的。它接受两个矩阵作为输入,并返回它们的乘积。
示例用法:
```python
import numpy as np
# 创建两个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7,8]])
# 使用matmul函数进行矩阵乘法运算
C = np.matmul(A, B)
print(C)
```
输出:
```
[[19 22]
[43 50]]
```
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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%"]
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