NumPy 支持的几类矩阵乘法也很重要。
元素级乘法
你已看过了一些元素级乘法。你可以使用 multiply 函数或 * 运算符来实现。回顾一下，它看起来是这样的：
m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) m # 显示以下结果： # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) n = m * 0.25 n # 显示以下结果： # array([[ 0.25, 0.5 , 0.75], # [ 1. , 1.25, 1.5 ]]) m * n # 显示以下结果： # array([[ 0.25, 1. , 2.25], # [ 4. , 6.25, 9. ]]) np.multiply(m, n) # 相当于 m * n # 显示以下结果： # array([[ 0.25, 1. , 2.25], # [ 4. , 6.25, 9. ]])
矩阵乘积
要获得矩阵乘积，你可以使用 NumPy 的 matmul 函数。
如果你有兼容的形状，那就像这样简单：
a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) a # 显示以下结果： # array([[1, 2, 3, 4], # [5, 6, 7, 8]]) a.shape # 显示以下结果： # (2, 4) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) b # 显示以下结果： # array([[ 1, 2, 3], # [ 4, 5, 6], # [ 7, 8, 9], # [10, 11, 12]]) b.shape # 显示以下结果： # (4, 3) c = np.matmul(a, b) c # 显示以下结果： # array([[ 70, 80, 90], # [158, 184, 210]]) c.shape # 显示以下结果： # (2, 3)
如果你的矩阵具有不兼容的形状，则会出现以下错误：
np.matmul(b, a) # 显示以下错误： # ValueError: shapes (4,3) and (2,4) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0)
NumPy 的 dot 函数
有时候，在你以为要用 matmul 函数的地方，你可能会看到 NumPy 的 dot 函数。事实证明，如果矩阵是二维的，那么 dot 和 matmul 函数的结果是相同的。
所以这两个结果是等价的：
a = np.array([[1,2],[3,4]]) a # 显示以下结果： # array([[1, 2], # [3, 4]]) np.dot(a,a) # 显示以下结果： # array([[ 7, 10], # [15, 22]]) a.dot(a) # you can call你可以直接对 `ndarray` 调用 `dot` # 显示以下结果： # array([[ 7, 10], # [15, 22]]) np.matmul(a,a) # array([[ 7, 10], # [15, 22]])
虽然这两个函数对于二维数据返回相同的结果，但在用于其他数据形状时，你应该谨慎选择。你可以在 matmul和 dot 文档中详细了解它们的差异，并找到其他 NumPy 函数的链接。
到此这篇关于NumPy 矩阵乘法的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关NumPy 矩阵乘法内容请搜索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！
