矩阵相乘python函数 python 矩阵乘积

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)

相关问答

Q1: 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

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

Q2: python 怎么实现矩阵运算

1.numpy的导入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#创建一个3*3的零矩阵矩阵相乘python函数，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)

data2=mat(ones((

)))

#创建一个2*4的1矩阵矩阵相乘python函数，默认是浮点型的数据矩阵相乘python函数，如果需要时int类型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix

data4=mat(random.randint(

10

,size=(

)))

#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数

data5=mat(random.randint(

,size=(

))

#产生一个2-8之间的随机整数矩阵

data6=mat(eye(

,dtype=

int

))

#产生一个2*2的对角矩阵

a1=[

]; a2=mat(diag(a1))

#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵

Q3: python矩阵乘法是什么？

python实现矩阵乘法矩阵相乘python函数的方法

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

除矩阵相乘python函数了上述的矩阵乘法以外矩阵相乘python函数，还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上矩阵相乘python函数，值得注意的是矩阵相乘python函数，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。

Q4: 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。

Q5: 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。

关于矩阵相乘python函数和python 矩阵乘积的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。