python实现矩阵乘法运算的几种方法

小编介绍了python中矩阵的创建方法，Numpy功能是实现矩阵操作的简单方法，比直接使用python要简单得多。本文基于python介绍了pythonNumpy实现矩阵乘法操作的几种方法：1、使用*(或multiply)；2、使用.matmul()函数；3、同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()。

方法一:使用*(或multiply)

*(或multiply)代表的不是矩阵的乘法规则，而是简单的数量积，即相应位置元素相乘后的积相加。

>>>a=np.array([1，2]，[1，2])
>>>a*a
>>>array([1，4]，
[1,4]])

方法二:使用.matmul()函数

>>>a=np.array([1，2]，[1，2])
>>>a*a
>>>array([1，4]，
[1,4]])

方法三:使用同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()

对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。

对于一维矩阵，计算两者的内积。

importnp
S=np.dot((np.dot(H,beta)-r).T,
np.dot(inv(np.dot(np.dot(H,V),H.T)),np.dot(H,beta)-r))

以上是Python实现矩阵乘法运算的几种方法。需要注意的是，我们需要严格执行必须使用矩阵乘法.dot()或者.matmul()函数哦~更多python学习推荐:python教程。