Умножение матриц в NumPy

Введение

NumPy - это библиотека для языка программирования Python, которая добавляет поддержку для больших многомерных массивов и матриц, а также большое количество высокоуровневых математических функций. В этом лабе мы рассмотрим концепцию умножения двух матриц в библиотеке NumPy.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук, чтобы получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт необходимых библиотек

import numpy as np

Определение матриц

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("Matrix A:\n", A)
print("Matrix B:\n", B)

Использование функции multiply()

print("Element-wise multiplication of matrix A and B:")
print(np.multiply(A, B))

Использование функции matmul()

print("Matrix multiplication of matrix A and B:")
print(np.matmul(A, B))

Использование функции dot()

print("Dot product of matrix A and B:")
print(np.dot(A, B))

Использование всех трех методов

print("Matrix multiplication of matrix A and B using all three methods:")
print("Using'multiply()':")
print(np.multiply(A, B))
print("Using'matmul()':")
print(np.matmul(A, B))
print("Using 'dot()':")
print(np.dot(A, B))

Резюме

В этом практическом занятии мы изучили концепцию умножения матриц в библиотеке NumPy. Мы рассмотрели три способа умножения матриц, такие как функции multiply(), matmul() и dot(), с помощью примеров. Эти функции способны выполнять различные операции, такие как поэлементное умножение, умножение матриц и скалярное или скалярное произведение двух матриц.