Introdução
NumPy é uma biblioteca para a linguagem de programação Python, que adiciona suporte para grandes arrays e matrizes multidimensionais, juntamente com uma grande coleção de funções matemáticas de alto nível. Neste laboratório, abordaremos o conceito de Multiplicação de duas Matrizes na biblioteca NumPy.
Dicas para a VM
Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.
Às vezes, pode ser necessário aguardar alguns segundos para que o Jupyter Notebook termine de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.
Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.
Importando as Bibliotecas Necessárias
import numpy as np
Definindo as Matrizes
A = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[1,2,1]])
B = np.array([[1,1,1], [0,1,0], [1,1,1]])
print("Matriz A:\n", A)
print("Matriz B:\n", B)
Usando a Função multiply()
print("Multiplicação elemento a elemento da matriz A e B:")
print(np.multiply(A, B))
Usando a Função matmul()
print("Multiplicação de matrizes da matriz A e B:")
print(np.matmul(A, B))
Usando a Função dot()
print("Produto escalar (dot product) da matriz A e B:")
print(np.dot(A, B))
Usando os Três Métodos
print("Multiplicação de matrizes da matriz A e B usando os três métodos:")
print("Usando 'multiply()':")
print(np.multiply(A, B))
print("Usando 'matmul()':")
print(np.matmul(A, B))
print("Usando 'dot()':")
print(np.dot(A, B))
Resumo
Neste laboratório, aprendemos sobre o conceito de multiplicação de matrizes na biblioteca NumPy. Cobrimos as três formas de multiplicação de matrizes, como as funções multiply(), matmul() e dot(), com a ajuda de exemplos. Essas funções são capazes de realizar diferentes operações, como multiplicação elemento a elemento, multiplicação de matrizes e produto escalar (dot product) de duas matrizes.