1. Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算示例

     更新时间:2019年03月26日 11:19:12   作者:Johnny丶me   我要评论

    这篇文章主要介绍了Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算,结合实例形式分析了Python针对矩阵进行转置与相乘运算的相关实现技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下

    本文实例讲述了Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算。分享给大家供大家参考,具体如下:

    矩阵转置

    方法一 :使用常规的思路

    def transpose(M):
      # 初始化转置后的矩阵
      result = []
      # 获取转置前的行和列
      row, col = shape(M)
      # 先对列进行循环
      for i in range(col):
        # 外层循环的容器
        item = []
        # 在列循环的内部进行行的循环
        for index in range(row):
          item.append(M[index][i])
        result.append(item)
      return result
    
    

    思路:矩阵的转置就是从行变成列, 列变成行

    • 先定义一个最终存放矩阵的容器
    • 先对列进行循环i,并定义一个临时数组用于存放数据,在每次列的循环内部,再次对行进行循环j,取第M[j][i]个元素存入一个临时数组中
    • 在每次列循环完毕,将临时数组存入最终数组中
    • 当列循环完毕, 最终数组就是矩阵的转置

    方法二:使用zip解包

    def transpose(M):
      # 直接使用zip解包成转置后的元组迭代器,再强转成list存入最终的list中
      return [list(row) for row in zip(*M)]
    
    

    思路:

    zip 解包后,返回一个将多个可迭代对象组合成一个元组序列的迭代器,正如:

    my_zip = list(zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]))
    print(my_zip) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
    
    

    在每次循?#20998;?#23558;元组强转成list 并存入总list中

    矩阵相乘

    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?#25945;?#21152;新行,待循环完毕,得到新矩阵X

    更多关于Python相关内容?#34892;?#36259;的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程

    希望本文所述对大家Python程序设计?#20852;?#24110;助。

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