Verwenden Sie seit Python3.5 den Operator @, um das Produkt AB von Matrix A und Matrix B mit dem Operator @ zu berechnen. A@B Ich bin gekommen, um schreiben zu können. Durch Verwendung dieses @ -Operators wird die Lesbarkeit bei der Codierung verbessert. Wie Sie im folgenden Code sehen können, ist es jedoch erforderlich, ** die Matrizen A und B als Matrixobjekte anstelle von Arrayobjekten zu generieren **.
import numpy as np
"""
Matrix Produkt
C = A B
"""
#Machen Sie eine Matrix A.
a1_lis = [1, 0, 0]
a2_lis = [0, 2, 0]
a3_lis = [0, 0, 4]
A_matrix=np.matrix([a1_lis, a2_lis, a3_lis])# "np.array"nicht,"np.matrix"Generieren Sie ein Matrixobjekt als
#Machen Sie eine Matrix B.
b1_lis = [3, 0, 0]
b2_lis = [1, 2, 0]
b3_lis = [1, 0, 4]
B_matrix=np.matrix([b1_lis, b2_lis, b3_lis]) #
C_matrix = A_matrix @ B_matrix C =Berechnung von A B.
print(C_matrix)
[[ 3 0 0] [ 2 4 0] [ 4 0 16]]
Wenn die Matrizen A und B als Array-Objekte anstelle von Matrixobjekten generiert werden (nennen wir es np.array ()), Vom obigen Code C_matrix = A_matrix @ B_matrix
Der Teil von sollte wie folgt geschrieben werden.
C_matrix = A_matrix.dot(B_matrix)
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