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純python進行矩陣的相乘運算的方法示例

系統 2044 0

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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