使用多维数组的 Python 矩阵乘法程序

矩阵是一组按行和列排列的数字。具有 m 行和 n 列的矩阵称为 m X n 矩阵，m 和 n 称为其维度。矩阵是一个二维数组，在 Python 中可以使用列表或 NumPy 数组创建。

一般来说，矩阵乘法可以通过将第一个矩阵的行乘以第二个矩阵的列来完成。这里，第一个矩阵的列数应等于第二个矩阵的行数。

输入输出场景

假设我们有两个矩阵 A 和 B，这两个矩阵分别具有 2X3 和 3X2 的维度。相乘后，结果矩阵将具有 2 行 1 列。

              	      [b1, b2]			
[a1, a2, a3]    *     [b3, b4]		= 	[a1*b1+a2*b2+a3*a3]
[a4, a5, a6]          [b5, b6]			[a4*b2+a5*b4+a6*b6]

此外，我们还可以进行矩阵的逐元素乘法。在这种情况下，两个输入矩阵的行数和列数必须相同。

[a11, a12, a13]	      [b11, b12, b13]		[a11*b11, a12*b12, a13*b13]
[a21, a22, a23]   *   [b21, b22, b23]	    =	[a21*b21, a22*b22, a23*b23]
[a31, a32, a33]	      [b31, b32, b33]		[a31*b31, a32*b32, a33*b33]

使用 For 循环

使用嵌套 for 循环，我们将对两个矩阵执行乘法运算并将结果存储在第三个矩阵中。

示例

在这个示例中，我们将初始化一个结果矩阵，其中所有元素都为零，以存储乘法结果。

Open Compiler
# Defining the matrix using multidimensional arrays
matrix_a = [[1,2,3],
            [4,1,2],
            [2,3,1]]
 
matrix_b = [[1,2,3,2],
            [2,3,6,3],
            [3,1,4,2]]

#function for displaying matrix
def display(matrix):
   for row in matrix:
      print(row)
   print()

# Display two input matrices
print('The first matrix is defined as:') 
display(matrix_a)
print('The second matrix is defined as:')
display(matrix_b)

# Initializing Matrix with all 0s
result = [[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0]]

# multiply two matrices 
for i in range(len(matrix_a)):

   # iterate through rows 
   for j in range(len(matrix_b[0])):

      # iterate through columns
      for k in range(len(matrix_b)):        
         result[i][j] = matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j]

print('The multiplication of two matrices is:')
display(result)

输出

The first matrix is defined as:
[1, 2, 3]
[4, 1, 2]
[2, 3, 1]

The second matrix is defined as:
[1, 2, 3, 2]
[2, 3, 6, 3]
[3, 1, 4, 2]

The multiplication of two matrices is:
[9, 3, 12, 6]
[6, 2, 8, 4]
[3, 1, 4, 2]

第一个矩阵 (matrix_a) 的行数和列数为 3，第二个矩阵 (matrix_b) 的行数为 3，列数为 4。将这两个矩阵 (matrix_a, matrix_b) 相乘后，结果矩阵将具有 3 行 4 列（即 3X4）。

示例

这里的矩阵是使用 numpy.array() 函数创建的，这样我们就可以简单地使用 @ 运算符进行矩阵乘法。

Open Compiler
import numpy as np

# Defining the matrix using numpy array
matrix_a = np.array([[1,2,5], [1,0,6], [9,8,0]])
matrix_b = np.array([[0,3,5], [4,6,9], [1,8,0]])

# Display two input matrices
print('The first matrix is defined as:') 
print(matrix_a)

print('The second matrix is defined as:')
print(matrix_b)

# multiply two matrices
result = matrix_a @ matrix_b

print('The multiplication of two matrices is:')
print(result)

输出

The first matrix is defined as:
[[1 2 5]
 [1 0 6]
 [9 8 0]]
The second matrix is defined as:
[[0 3 5]
 [4 6 9]
 [1 8 0]]
The multiplication of two matrices is:
[[ 13  55  23]
 [  6  51   5]
 [ 32  75 117]]

乘法运算符 @ 可用于 Python 3.5 及更高版本，否则可以使用 numpy.dot() 函数。

示例

在这个示例中，我们将使用 (*) 星号运算符对两个 NumPy 数组执行逐元素乘法运算。

Open Compiler
import numpy as np

# Defining the matrix using numpy array
matrix_a = np.array([[1,2,5], [1,0,6], [9,8,0]])
matrix_b = np.array([[0,3,5], [4,6,9], [1,8,0]])

# Display two input matrices
print('The first matrix is defined as:') 
print(matrix_a)

print('The second matrix is defined as:')
print(matrix_b)

# multiply elements of two matrices
result = matrix_a * matrix_b

print('The element-wise multiplication of two matrices is:')
print(result)

输出

The first matrix is defined as:
[[1 2 5]
 [1 0 6]
 [9 8 0]]
The second matrix is defined as:
[[0 3 5]
 [4 6 9]
 [1 8 0]]
The element-wise multiplication of two matrices is:
[[ 0  6 25]
 [ 4  0 54]
 [ 9 64  0]]

更新于: 2023年5月15日

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