本文介紹了純python進行矩陣的相乘運算的方法示例，分享給大家，具體如下： def matrixMultiply(A, B):

# 獲取A的行數和列數

A_row, A_col = shape(A)

# 獲取B的行數和列數

B_row, B_col = shape(B)

# 不能運算情況的判斷

if(A_col != B_row):

raise ValueError

# 最終的矩陣

result = []

# zip 解包后是轉置后的元組，強轉成list, 存入result中

BT = [list(row) for row in zip(*B)]

# 開始做乘積運算

for A_index in range(A_row):

# 用于記錄新矩陣的每行元素

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，將數據存入新矩陣的行中

rowItem.append(num)

result.append(rowItem)

return result

說明： A矩陣與B矩陣的乘法運算，最終得到新的矩陣X ， 思路 首先判斷是否可以相乘：前提條件是A的列與B的行要相同 我們可以畫圖理解：假如A是3行5列，B是5行2列，相乘結果是3行2列 將B轉置后是2行5列，我們稱之為BT, 這樣 A 和 BT 都是5列了 則A的每行中的第 i 個元素 * BT每行中的第 i 個元素，相加構成新矩陣X的新行，循環A行，共3行，則新矩陣X就會逐步添加新行，待循環完畢，得到新矩陣X

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持聚米學院。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python进行矩阵计算公式_纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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