python中numpy.dot()计算矩阵相乘

本文主要介绍了python中numpy.dot()计算矩阵相乘，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一、如何用 python 计算矩阵乘法？

使用 Numpy 包里的 dot() 函数。

该函数主要功能有两个：向量点积 和 矩阵乘法 。

格式：x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y)x 是m × n 矩阵 ，y 是 n×m 矩阵，则 x.dot(y) 得到 m×m 矩阵。

二、实例

向量相乘，得到内积

import numpy as npx=np.array([0,1,2,3,4]) #等价于 x=np.arange(0,5)y=x[::-1]print(x)print(y)print(np.dot(x,y))

输出结果：

[0 1 2 3 4][4 3 2 1 0]10

矩阵相乘，得到矩阵的积

（1）实例 1

import numpy as npx=np.arange(0,5)# 0,10，是随机数的方位，size=(5,1),也就是5维矩阵，且每一维元素数为1个y=np.random.randint(0,10,size=(5,1))print(x)print(y)# 查看矩阵或者数组的维数print("x.shape:"+str(x.shape))print("y.shape"+str(y.shape))print(np.dot(x,y))

输出结果：

[0 1 2 3 4][[1][7][1][3][8]]x.shape:(5,)y.shape(5, 1)[50]

（2）实例 2

import numpy as npx=np.arange(0,6).reshape(2,3)y=np.random.randint(0,10,size=(3,2))print(x)print(y)print("x.shape:"+str(x.shape))print("y.shape"+str(y.shape))print(np.dot(x,y)) 

输出结果：

[[0 1 2][3 4 5]][[1 8][6 1][3 9]]x.shape:(2, 3)y.shape(3, 2)[[12 19][42 73]]

参考链接

Numpy——np.dot()函数用法

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