纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例

 更新时间:2019年07月17日 09:38:32   作者:Johnny丶me  
这篇文章主要介绍了纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本文介绍了纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例,分享给大家,具体如下:

def matrixMultiply(A, B):
  # 获取A的行数和列数
  A_row, A_col = shape(A)
  # 获取B的行数和列数
  B_row, B_col = shape(B)

  # 不能运算情况的判断
  if(A_col != B_row):
    raise ValueError

  # 最终的矩阵
  result = []

  # zip 解包后是转置后的元组,强转成list, 存入result中
  BT = [list(row) for row in zip(*B)] 

  # 开始做乘积运算 
  for A_index in range(A_row):
    # 用于记录新矩阵的每行元素
    rowItem = []
    for B_index in range(len(BT)): 
      # num 用于累加
      num = 0   
      for Br in range(len(BT[B_index])): 
        num += A[A_index][Br] * BT[B_index][Br]
      # 累加完成后,将数据存入新矩阵的行中
      rowItem.append(num) 
    result.append(rowItem) 
  return result

说明: A矩阵与B矩阵的乘法运算,最终得到新的矩阵X , 思路

  • 首先判断是否可以相乘:前提条件是A的列与B的行要相同
  • 我们可以画图理解:假如A是3行5列,B是5行2列,相乘结果是3行2列
  • 将B转置后是2行5列,我们称之为BT, 这样 A 和 BT 都是5列了
  • 则A的每行中的第 i 个元素 * BT每行中的第 i 个元素,相加构成新矩阵X的新行,循环A行,共3行,则新矩阵X就会逐步添加新行,待循环完毕,得到新矩阵X

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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