NumPy 矩阵向量乘法

本教程将介绍 NumPy 中两个矩阵相乘的方法。

使用 numpy.matmul() 方法的 NumPy 矩阵向量乘法

要计算两个矩阵的乘积，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。numpy.matmul() 方法 用于计算两个矩阵的乘积。numpy.matmul() 方法将矩阵作为输入参数，并以另一个矩阵的形式返回乘积。请参考以下代码示例。

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
m2 = np.array([[9, 8, 7, 6], [5, 4, 3, 3], [2, 1, 2, 0]])

m3 = np.matmul(m1, m2)
print(m3)

输出：

[[ 25  19  19  12]
 [ 73  58  55  39]
 [121  97  91  66]]

我们首先使用 np.array() 方法以二维数组的形式创建矩阵。然后，我们使用 np.matmul(m1,m2) 方法计算了两个矩阵的乘积，并将结果存储在 m3 矩阵中。

使用 numpy.dot() 方法的 NumPy 矩阵向量乘法

numpy.dot() 方法 计算两个数组的点积。它也可以用于 2D 数组以查找这些数组的矩阵乘积。numpy.dot() 方法将两个矩阵作为输入参数，并以另一个矩阵的形式返回乘积。请参考以下代码示例。

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
m2 = np.array([[9, 8, 7, 6], [5, 4, 3, 3], [2, 1, 2, 0]])

m3 = np.dot(m1, m2)
print(m3)

输出：

[[ 25  19  19  12]
 [ 73  58  55  39]
 [121  97  91  66]]

我们首先使用 np.array() 方法以二维数组的形式创建矩阵。然后，我们使用 np.dot(m1,m2) 方法计算了两个矩阵的乘积，并将结果存储在 m3 矩阵中。