本文介紹了純python進行矩陣的相乘運算的方法示例,分享給大家,具體如下:
def matrixMultiply(A, B): # 獲取A的行數和列數 A_row, A_col = shape(A) # 獲取B的行數和列數 B_row, B_col = shape(B) # 不能運算情況的判斷 if(A_col != B_row): raise ValueError # 最終的矩陣 result = [] # zip 解包后是轉置后的元組,強轉成list, 存入result中 BT = [list(row) for row in zip(*B)] # 開始做乘積運算 for A_index in range(A_row): # 用于記錄新矩陣的每行元素 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,將數據存入新矩陣的行中 rowItem.append(num) result.append(rowItem) return result
說明: A矩陣與B矩陣的乘法運算,最終得到新的矩陣X , 思路
- 首先判斷是否可以相乘:前提條件是A的列與B的行要相同
- 我們可以畫圖理解:假如A是3行5列,B是5行2列,相乘結果是3行2列
- 將B轉置后是2行5列,我們稱之為BT, 這樣 A 和 BT 都是5列了
- 則A的每行中的第 i 個元素 * BT每行中的第 i 個元素,相加構成新矩陣X的新行,循環A行,共3行,則新矩陣X就會逐步添加新行,待循環完畢,得到新矩陣X
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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