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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