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<a>本文来源gao($daima.com搞@代@#码8网^</a>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搞代码。
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转载请注明原文链接：纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例
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