python实现矩阵乘法的方法

本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:

def matrixMul(A, B):
  res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]
  for i in range(len(A)):
    for j in range(len(B[0])):
      for k in range(len(B)):
        res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
  return res
def matrixMul2(A, B):
  return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]
a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]
b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]
print matrixMul(a,b)
print matrixMul(b,a)
print "-"*90
print matrixMul2(a,b)
print matrixMul2(b,a)
print "-"*90
from numpy import dot
print map(list,dot(a,b))
print map(list,dot(b,a))

#Out:
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
#------------------------------------------------------------------------
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
#------------------------------------------------------------------------
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

时间: 2015-06-26

Python表示矩阵的方法分析

本文实例讲述了Python表示矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在c语言中,表示个"整型3行4列"的矩阵,可以这样声明:int  a[3][4];在python中一不能声明变量int,二不能列出维数.可以利用列表中夹带列表形式表示.例如: 表示矩阵 ,可以这样: count = 1 a = [] for i in range(0, 3): tmp = [] for j in range(0, 3): tmp.append(count) count += 1 a.append

Python使用稀疏矩阵节省内存实例

推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据,其实就是数学里面的稀疏矩阵,scipy中提供了sparse模块来解决这个问题,但scipy.sparse有很多问题不太合用: 1.不能很好的同时支持data[i, ...].data[..., j].data[i, j]快速切片: 2.由于数据保存在内存中,不能很好的支持海量数据处理. 要支持data[i, ...].data[..., j]的快速切片,需要i或者j的数据集中存储:同时,为了保存海量的数据,也需

Python使用迭代器打印螺旋矩阵的思路及代码示例

思路 螺旋矩阵是指一个呈螺旋状的矩阵,它的数字由第一行开始到右边不断变大,向下变大, 向左变大,向上变大,如此循环. 螺旋矩阵用二维数组表示,坐标(x,y),即(x轴坐标,y轴坐标). 顺时针螺旋的方向是->右,下,左,上,用数值表示即是x加1格(1,0),y加1格(0,1),x减1格(-1,0),y减1格(0,-1). 坐标从(0,0)开始行走,当超出范围或遇到障碍时切换方向. 螺旋矩阵的打印首先要对n*n的数组进行赋值,根据规律可以看出,每一层都是按照右->下->左->上的顺序

Python 稀疏矩阵-sparse 存储和转换

稀疏矩阵-sparsep from scipy import sparse 稀疏矩阵的储存形式 在科学与工程领域中求解线性模型时经常出现许多大型的矩阵,这些矩阵中大部分的元素都为0,被称为稀疏矩阵.用NumPy的ndarray数组保存这样的矩阵,将很浪费内存,由于矩阵的稀疏特性,可以通过只保存非零元素的相关信息,从而节约内存的使用.此外,针对这种特殊结构的矩阵编写运算函数,也可以提高矩阵的运算速度. scipy.sparse库中提供了多种表示稀疏矩阵的格式,每种格式都有不同的用处,其中dok_m

Python NumPy库安装使用笔记

1. NumPy安装 使用pip包管理工具进行安装 复制代码 代码如下: $ sudo pip install numpy 使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具) 复制代码 代码如下: $ sudo pip instlal ipython $ ipython --pylab  #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块 2. NumPy基础 2.1. NumPy数组对象 具体解释可以看每一行代码后的解释和输出 复制代码 代码如下:

Python矩阵常见运算操作实例总结

本文实例讲述了Python矩阵常见运算操作.分享给大家供大家参考,具体如下: python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 一.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 二.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=ma

Python实现的矩阵类实例

本文实例讲述了Python实现的矩阵类.分享给大家供大家参考,具体如下: 科学计算离不开矩阵的运算.当然,python已经有非常好的现成的库:numpy(numpy的简单安装与使用可参考http://www.jb51.net/article/66236.htm). 我写这个矩阵类,并不是打算重新造一个轮子,只是作为一个练习,记录在此. 注:这个类的函数还没全部实现,慢慢在完善吧. 全部代码: import copy class Matrix: '''矩阵类''' def __init__(sel

Python中的Numpy入门教程

1.Numpy是什么 很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. 在以下的代码示例中,总是先导入了numpy: 复制代码 代码如下: >>> import numpy as np>>> print np.version.version1.6.2

Python创建对称矩阵的方法示例【基于numpy模块】

本文实例讲述了Python创建对称矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 对称(实对称)矩阵也即: step 1:创建一个方阵 >>> import numpy as np >>> X = np.random.rand(5**2).reshape(5, 5) >>> X array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708], [ 0.31837673, 0.354

Python中shape计算矩阵的方法示例

本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧 >>> from numpy import * >>> import operator >>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [5, 6, 9]]) >>> shape(a) (2,

python实现稀疏矩阵示例代码

工程实践中,多数情况下,大矩阵一般都为稀疏矩阵,所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要.本文以Python里中的实现为例,首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的. 1.sparse模块初探 python中scipy模块中,有一个模块叫sparse模块,就是专门为了解决稀疏矩阵而生.本文的大部分内容,其实就是基于sparse模块而来的. 第一步自然就是导入sparse模块 >>> from scipy import sparse 然后help一把,先来看个大概 >>> h

Python列表list解析操作示例【整数操作、字符操作、矩阵操作】

本文实例讲述了Python列表list解析操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 print ''''' Python在一行中使用一个for循环将所有值放到一个列表中. 列表解析的语法如下: [expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var in iterable if cond_expr] ----------------------------------------------------------------

python使用scrapy解析js示例

复制代码 代码如下: from selenium import selenium class MySpider(CrawlSpider):    name = 'cnbeta'    allowed_domains = ['cnbeta.com']    start_urls = ['http://www.jb51.net'] rules = (        # Extract links matching 'category.php' (but not matching 'subsectio

python列表推导式操作解析

这篇文章主要介绍了python列表推导式操作解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 基本格式 ​[表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件] 例子:将a列表中大于5的数*10储存到b中 一般操作: a = [5,10,15,20] b = [] for n in a: if n > 5: b.append(n*10) print(b) 使用推导式可以令代码简洁 a = [5,10,15

Python列表切片常用操作实例解析

这篇文章主要介绍了Python列表切片常用操作实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 最近在爬一个网站的文档的时候,老师要求把一段文字切割开来,根据中间的文本分成两段 故学习了一段时间的切片操作,现把学习成果po上来与大家分享 1.何为切片? 列表的切片就是处理列表中的部分元素,是把整个列表切开的方法. 切片可以说是整个列表中的重点内容,相信你在以后的Python项目中会经常使用到. 它的语法是: 2.简单介绍切片的几个常见操作

Python中列表与元组的乘法操作示例

本文实例讲述了Python中列表与元组的乘法操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 直接上code吧,还可以这么玩儿 列表乘法: li=[1,] li=li*3 print(li) out: [1, 1, 1] 元组乘法: >>> t=(1,2) >>> t*3 (1, 2, 1, 2, 1, 2) 但字典,集合不能这么玩 例如: >>> dict1={'k1':1,'k2':2} >>> dict1*2 #报错 Traceback

Python列表解析操作实例总结

本文实例讲述了Python列表解析操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 列表解析 Python 的强大特性之一是其对 list 的解析,它提供一种紧凑的方法,可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数,从而将一个 list 映射为另一个 list. 列表解析,又叫列表推导式( list comprehension) 列表解析比 for 更精简,运行更快,特别是对于较大的数据集合 列表解析可以替代绝大多数需要用到 map和 filter的场合 列表推导式提供了一个创建链表的简单途径,无需使用

Python爬虫爬取、解析数据操作示例

本文实例讲述了Python爬虫爬取.解析数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫 当当网 http://search.dangdang.com/?key=python&act=input&page_index=1 获取书籍相关信息 面向对象思想 利用不同解析方式和存储方式 引用相关库 import requests import re import csv import pymysql from bs4 import BeautifulSoup from lxml import e

Python列表和元组的定义与使用操作示例

本文实例讲述了Python列表和元组的定义与使用操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 print ''''' 可以将列表和元组当成普通的"数组",它能保存任意数量任意类型的Python对象. 列表和元组通过数字索引来访问元素(从0开始). 列表和元组的区别: ------------------------------------------------------------------------------------ 元组 \ 列表 --------

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