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法學使用NumPy在Python中一行程式碼實現兩個矩陣的乘法
矩陣乘法是一個冗長的過程，需要以某種方式將矩陣每一行和每一列的每個元素相乘並相加。對於矩陣乘法，第一個矩陣的列數必須等於第二個矩陣的行數。結果矩陣的行數等於第一個矩陣的行數，列數等於第二個矩陣的列數。
對於較小的矩陣，我們可以設計巢狀的for迴圈來求解結果。對於較大的矩陣，我們需要Python中的一些內建功能來處理這個問題。我們將在下面看到這兩種方法。
使用for迴圈
我們取兩個維度分別為2x3和3x2（行x列）的矩陣。矩陣乘法的結果是一個2x2矩陣。我們設計了一個巢狀的for迴圈，用於遍歷A的列和B的行，並將這些行和列中值的乘積相加。
示例
#matrix A with 2 rows
A = ([5,10,15],[20,25,30])
#matrix B with 2 columns
B = ([4,8],[12,10],[14,16])
result = [[0 for x in range(2)] for y in range(2)]
for i in range(len(A)):
# iterate through columns of A
for j in range(len(B[0])):
# iterate through rows of B
for k in range(len(B)):
result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
for r in result:
print(r)
輸出
執行上面的程式碼得到以下結果
[350, 380] [800, 890]
使用NumPy
NumPy有一個名為dot的內建函式，可以執行矩陣乘法。我們的程式程式碼行數大大減少，語法也更加簡單。
示例
import numpy as np #matrix A matrix_A = ([5,10,15],[20,25,30]) #matrix B matrix_B = ([4,8],[12,10],[14,16]) result = np.dot(matrix_A,matrix_B) # Result print(result)
輸出
執行上面的程式碼得到以下結果
[[350 380] [800 890]]
更新於：2020年1月7日
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