NumPy矩陣乘法的實(shí)現(xiàn)
NumPy矩陣乘法
矩陣乘法是將兩個矩陣作為輸入值，并將 A 矩陣的行與 B 矩陣的列對應(yīng)位置相乘再相加，從而生成一個新矩陣，如下圖所示：
注意：必須確保第一個矩陣中的行數(shù)等于第二個矩陣中的列數(shù)，否則不能進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算。
圖1：矩陣乘法
矩陣乘法運(yùn)算被稱為向量化操作，向量化的主要目的是減少使用的 for 循環(huán)次數(shù)或者根本不使用。這樣做的目的是為了加速程序的計算。
下面介紹 NumPy 提供的三種矩陣乘法，從而進(jìn)一步加深對矩陣乘法的理解。
逐元素矩陣乘法
multiple() 函數(shù)用于兩個矩陣的逐元素乘法，示例如下：
import numpy as np array1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3) array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3) result=np.multiply(array1,array2) result
輸出結(jié)果：
array([[[ 9, 16, 21],
[24, 25, 24],
[21, 16, 9]]])
矩陣乘積運(yùn)算
matmul() 用于計算兩個數(shù)組的矩陣乘積。示例如下：
import numpy as np array1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3) array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3) result=np.matmul(array1,array2) print(result)
輸出結(jié)果：
數(shù)組（[[[
[30，24，18]，
[84，69，54 ]，[138，114，90]]]）
矩陣點(diǎn)積
dot() 函數(shù)用于計算兩個矩陣的點(diǎn)積。如下所示：
示例如下：
import numpy as np array1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3) array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3) result=np.dot(array1,array2) print(result)
輸出結(jié)果：
array([[[[ 30, 24, 18]],
[[ 84, 69, 54]],
[[138, 114, 90]]]])
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