python实现矩阵乘法运算的几种方法
小编介绍过python中矩阵的创建方法，Numpy功能就是可简单的实现矩阵运算，比直接使用python一步步的求要简单很多，本文介绍python基于Numpy实现矩阵乘法运算的几种方法：1、使用*(或者multiply);2、使用.matmul()函数;3、使用同线性代数中矩阵乘法的定义np.dot()。
方法一：使用*(或者multiply)
*(或者multiply)代表的是并不是矩阵的乘法规则，而是简单的数量积，即对应位置元素相乘后的积相加。
>>>a=np.array([[1,2],[1,2]])
>>>a*a
>>>array([[1,4],
[1,4]])
方法二：使用.matmul()函数
>>>a=np.array([[1,2],[1,2]])
>>>a*a
>>>array([[1,4],
[1,4]])
方法三：使用同线性代数中矩阵乘法的定义np.dot()
对二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。
对于一维矩阵，计算两者的内积。
importnp
S=np.dot((np.dot(H,beta)-r).T,
np.dot(inv(np.dot(np.dot(H,V),H.T)),np.dot(H,beta)-r))
以上就是python实现矩阵乘法运算的几种方法，需要注意的是想要严格的进行矩阵乘法运算，必需使用.dot()或者.matmul()函数哦~更多Python学习教程请关注IT培训机构:千锋教育。
京公网安备 11010802030320号