python实现矩阵乘法运算的几种方法

　　python实现矩阵乘法运算的几种方法

　　小编介绍过python中矩阵的创建方法，Numpy功能就是可简单的实现矩阵运算，比直接使用python一步步的求要简单很多，本文介绍python基于Numpy实现矩阵乘法运算的几种方法：1、使用*(或者multiply);2、使用.matmul()函数;3、使用同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()。

　　方法一：使用*(或者multiply)

　　*(或者multiply)代表的是并不是矩阵的乘法规则，而是简单的数量积，即对应位置元素相乘后的积相加。

　　>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])

　　>>> a*a

　　>>> array([[1, 4],

　　[1, 4]])

　　方法二：使用.matmul()函数

　　>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])

　　>>> a*a

　　>>> array([[1, 4],

　　[1, 4]])

　　方法三：使用同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()

　　对二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。

　　对于一维矩阵，计算两者的内积。

　　import np

　　S = np.dot((np.dot(H, beta) - r).T,

　　np.dot(inv(np.dot(np.dot(H, V), H.T)), np.dot(H, beta) - r))

　　以上就是python实现矩阵乘法运算的几种方法，需要注意的是想要严格的进行矩阵乘法运算，必需使用.dot()或者.matmul()函数哦~更多Python学习指路:请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/