Python实现矩阵加法和乘法的方法分析

2024-03-04 18:35:31

本文实例讲述了Python实现矩阵加法和乘法的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

本来以为python的矩阵用list表示出来应该很简单可以搞。。其实发现有大学问。

这里贴出我写的特别不pythonic的矩阵加法，作为反例。

def add(a, b):
   rows = len(a[0])
   cols = len(a)
   c = []
   for i in range(rows):
     temp = []
     for j in range(cols):
       temp.append(a[i][j] + b[i][j])
     c.append(temp)
   return c

然后搜索了一下资料，果断有个很棒的，不过不知道有没有更棒的。

矩阵加法

def madd(M1, M2):
  if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
    return [[m+n for m,n in zip(i,j)] for i, j in zip(M1,M2)]

矩阵乘法

def multi(M1, M2):
  if isinstance(M1, (float, int)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
    return [[M1*i for i in j] for j in M2]
  if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
    return [[sum(map(lambda x: x[0]*x[1], zip(i,j)))
         for j in zip(*M2)] for i in M1]

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《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程序设计有所帮助。

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实现的矩阵转置与矩阵相乘运算示例

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][
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):
Python numpy中矩阵的基本用法汇总

Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')
python中numpy的矩阵、多维数组的用法

1. 引言最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用
python简单实现矩阵的乘，加，转置和逆运算示例

本文实例讲述了python简单实现矩阵的乘,加,转置和逆运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用python完成矩阵的乘,加,转置和逆: # -*- coding:utf-8 -*- #矩阵的乘,加,转置和逆 #numpy库提供矩阵运算的功能 from numpy import *; import numpy as np; #矩阵的创建(随机) data=mat(random.randint(10,size=(3,3))) data=mat([ [3,4,4], [4,9,7], [2,3,
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实现矩阵转置的方法分析

本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: f
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中矩阵创建和矩阵运算方法

矩阵创建 1.from numpyimport *; a1=array([1,2,3]) a2=mat(a1) 矩阵与方块列表的区别如下: 2.data2=mat(ones((2,4))) 创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int 3.data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5)) 产生一个2-8之间的随机整数矩阵 4.data3=mat(random.rand(2,2)) 这里的random模块使用的是num

Python实现矩阵加法和乘法的方法分析

相关推荐

随机推荐