Numpy 中两个数组的矩阵乘积
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/8/14 14:37:17
要计算两个数组的矩阵乘积，请使用 Python Numpy 中的 numpy.matmul() 方法。如果两个参数都是二维的，则像传统矩阵一样进行相乘。返回输入的矩阵乘积。仅当 x1 和 x2 都是一维向量时，该值才为标量。
输出是存储结果的位置。如果提供，则输出的形状必须符合签名 (n,k),(k,m)->(n,m)。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建两个二维数组 −
arr1 = np.array([[5, 7], [10, 15]]) arr2 = np.array([[11, 12], [19, 20]])
显示数组 −
print("数组 1...
", arr1)
print("
数组 2...
", arr2)
获取数组的类型 −
print("
数组 1 的类型...
", arr1.dtype)
print("
数组 2 的类型...
", arr2.dtype)
获取数组的维度 −
print("
数组 1 的维度...
",arr1.ndim)
print("
数组 2维度...
",arr2.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组 1 的形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 的形状...
",arr2.shape)
要计算两个数组的矩阵乘积，请使用 Python Numpy 中的 numpy.matmul() 方法。如果两个参数都是二维的，则像传统矩阵一样进行相乘 −
print("
结果(矩阵乘积)...
",np.matmul(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# 创建两个二维数组
arr1 = np.array([[5, 7], [10, 15]])
arr2 = np.array([[11, 12], [19, 20]])
# 显示数组
print("数组 1...
", arr1)
print("数组 2...
", arr2)
# 获取数组的类型
print("数组 1 的类型...
", arr1.dtype)
print("数组 2 的类型...
", arr2.dtype)
# 获取数组的维度
print("数组 1 的维度...
",arr1.ndim)
print("数组 2维度...
",arr2.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组 1 的形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 的形状...
",arr2.shape)
# 要计算两个数组的矩阵乘积，请使用 Python Numpy 中的 numpy.matmul() 方法
# 如果两个参数都是二维的，则像传统矩阵一样进行相乘。
print("
结果(矩阵乘积)...
",np.matmul(arr1, arr2))
输出
数组 1... [[ 5 7] [10 15]] 数组 2... [[11 12] [19 20]] 数组 1 的类型... int64 数组 2 的类型... int64 数组 1 的维度... 2 数组 2 的维度... 2 数组 1 的形状... (2, 2) 数组 2 的形状... (2, 2) 结果(矩阵乘积)... [[188 200] [395 420]]
