纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例

本文介绍了纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例，分享给大家，具体如下：

def matrixMultiply(A, B):
 # 获取A的行数和列数
 A_row, A_col = shape(A)
 # 获取B的行数和列数
 B_row, B_col = shape(B)

 # 不能运算情况的判断
 if(A_col != B_row):
 raise ValueError

 # 最终的矩阵
 result = []

 # zip 解包后是转置后的元组，强转成list, 存入result中
 BT = [list(row) for row in zip(*B)] 

 # 开始做乘积运算 
 for A_index in range(A_row):
 # 用于记录新矩阵的每行元素
 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，将数据存入新矩阵的行中
 rowItem.append(num) 
 result.append(rowItem) 
 return result

说明： A矩阵与B矩阵的乘法运算，最终得到新的矩阵X ， 思路

• 首先判断是否可以相乘：前提条件是A的列与B的行要相同
• 我们可以画图理解：假如A是3行5列，B是5行2列，相乘结果是3行2列
• 将B转置后是2行5列，我们称之为BT, 这样 A 和 BT 都是5列了
• 则A的每行中的第 i 个元素 * BT每行中的第 i 个元素，相加构成新矩阵X的新行，循环A行，共3行，则新矩阵X就会逐步添加新行，待循环完毕，得到新矩阵X

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。