如何用Python实现不使用numpy.dot()的长尾词矩阵乘法计算？

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一、如何用Python计算矩阵乘法？

二、实例：向量相乘，得到内积；矩阵相乘，得到矩阵的积；矩阵的转置，得到矩阵的转置。

参考链接：

一、如何用Python计算矩阵乘法？

二、使用Numpy包中的dot()函数计算矩阵乘法。该函数的主要功能是计算两个向量的点积。

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• 一、如何用 python 计算矩阵乘法？
• 二、实例
• 向量相乘，得到内积
• 矩阵相乘，得到矩阵的积
• 参考链接

一、如何用 python 计算矩阵乘法？

使用 Numpy 包里的 dot() 函数。

该函数主要功能有两个：向量点积 和 矩阵乘法 。

格式：x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y)
x 是m × n 矩阵 ，y 是 n×m 矩阵，则 x.dot(y) 得到 m×m 矩阵。

二、实例

向量相乘，得到内积

import numpy as np x=np.array([0,1,2,3,4]) #等价于 x=np.arange(0,5) y=x[::-1] print(x) print(y) print(np.dot(x,y))

输出结果：

[0 1 2 3 4]
[4 3 2 1 0]
10

矩阵相乘，得到矩阵的积

（1）实例 1

import numpy as np x=np.arange(0,5) # 0,10，是随机数的方位，size=(5,1),也就是5维矩阵，且每一维元素数为1个 y=np.random.randint(0,10,size=(5,1)) print(x) print(y) # 查看矩阵或者数组的维数 print("x.shape:"+str(x.shape)) print("y.shape"+str(y.shape)) print(np.dot(x,y))

输出结果：

[0 1 2 3 4]
[[1]
[7]
[1]
[3]
[8]]
x.shape:(5,)
y.shape(5, 1)
[50]

（2）实例 2

import numpy as np x=np.arange(0,6).reshape(2,3) y=np.random.randint(0,10,size=(3,2)) print(x) print(y) print("x.shape:"+str(x.shape)) print("y.shape"+str(y.shape)) print(np.dot(x,y))

输出结果：

[[0 1 2]
[3 4 5]]
[[1 8]
[6 1]
[3 9]]
x.shape:(2, 3)
y.shape(3, 2)
[[12 19]
[42 73]]

参考链接

Numpy——np.dot()函数用法

到此这篇关于python中numpy.dot()计算矩阵相乘的文章就介绍到这了,更多相关python numpy.dot()矩阵相乘内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！