矩阵相乘编程python

Ⅰ python实现矩阵乘法的方法

python实现矩阵乘法的方法
本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。

具体实现方法如下：
def matrixMul(A, B):
res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]
for i in range(len(A)):
for j in range(len(B[0])):
for k in range(len(B)):
res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
return res
def matrixMul2(A, B):
return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]
a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]
b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]
print matrixMul(a,b)
print matrixMul(b,a)
print "-"*90
print matrixMul2(a,b)
print matrixMul2(b,a)
print "-"*90
from numpy import dot
print map(list,dot(a,b))
print map(list,dot(b,a))

#Out:
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
#------------------------------------------------------------------------
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
#------------------------------------------------------------------------
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Ⅱ python矩阵乘法是什么

python实现矩阵乘法的方法

def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

乘积形式

除了上述的矩阵乘法以外，还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上，值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。

Ⅲ Python中怎样计算矩阵按逐元素进行相乘

示例，供参考。

mat1=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
m=1
foriinrange(3):
	forjinrange(3):
		m=m*mat1[i][j]
print(m)

Ⅳ Python中怎样计算矩阵按逐元素进行相乘

matlab的数组是以矩阵形式存储的，直接输入两个矩阵，做矩阵乘法的时候乘号写成.*就可以了。

Ⅳ Python中怎样计算矩阵按逐元素进行相乘

matlab的数组是以矩阵形式存储的，直接输入两个矩阵，做矩阵乘法的时候乘号写成.*就可以了。

Ⅵ python编程几乘以几结果

数组和矩阵对应位置相乘，输出结果与相乘数组/矩阵的大小一致.
例如：
数组场景：
A =np.arrange(1,5).reshape（2,2）
即 A = array([[1,2][3,4]])B =np.arrange(1,5).reshape（2,2）即 B = array([[0,1],
[2,3]])

Ⅶ numpy的矩阵乘法

你的问题是否可以转化为对这个式子求导(x+1)/x*2 (x+1)除以x的平方
对分子求导：对存在x的项求导保留x项的倍数，常数求导为0 所以对分子求导结果为1
对分母求导：因为分母为x*2 所以导数为2x (若对x*n x的n次方求导，则为nx*(n-1) n倍的x的n-1次方）

Ⅷ 用python的numpy创建一个矩阵

• 使用numpy创建矩阵有2种方法，一种是使用numpy库的matrix直接创建，另一种则是使用array来创建。首先加载numpy库，然后分别用上面说的2种方法来分别构建一个4×3的矩阵，如图

  

注意事项

• [1]在高等数学或者线性代数等已经学过了当后面的矩阵的行数等于前面矩阵的列数时，2个矩阵才可以相乘

• [2]Hadamard指的是2个m×n的矩阵相乘，结果仍然是m×n的矩阵，结果为对应元素的乘积

• [3]单位矩阵是特殊的对角矩阵，零（1）矩阵是指元素全部是0（1）的矩阵

• [4]矩阵的第一行是从0开始编号的，python中的各种编号基本上都是从0开始的

Ⅸ 在python3里怎么实现两个矩阵相乘

def mmult(a,b):
zip_b = zip(*b)
return [[sum(ele_a*ele_b for ele_a, ele_b in zip(row_a, col_b))
for col_b in zip_b] for row_a in a]

x = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]
y = [[1,2],[1,2],[3,4]]
print(mmult(x,y))

或者可以直接用numpy

import numpy as np # I want to check my solution with numpy

mx = np.matrix(x)
my = np.matrix(y)
print(mx * my)

Ⅹ 在python中怎么使用旋转矩阵实现矩阵的相乘，怎么表达出旋转矩阵

矩阵相乘很简单，你甚至可以自己写一个，现成的推荐 http://www.numpy.org
三维空间中旋转的表示：四元数，旋转矩阵，旋转向量，角轴，欧拉角
python中貌似没有Eigen那么方便的库，可以使用quaternion，里面有相应的方法提供他们之间的转换