Cách nhân hai ma trận có kích thước khác nhau trong python

Phép nhân ma trận NumPy là một phép toán chấp nhận hai ma trận và cho một ma trận duy nhất bằng cách nhân các hàng của ma trận thứ nhất với cột của ma trận thứ hai. Để nhân hai ma trận, NumPy cung cấp ba chức năng khác nhau

• 
  import numpy as np
  # Create a numpy two dimensional arrays
  arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
  arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                   
  # Use numpy.mutiply() function and 
  # get the matrix multiplication
  arr2 = np.multiply(arr, arr1)
  print(arr2)
  
  # Output :
  # [[ 4  4 15  2]
  # [ 8 24 18  2]]
  

  3 – Phép nhân ma trận hai mảng theo từng phần tử

• 
  import numpy as np
  # Create a numpy two dimensional arrays
  arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
  arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                   
  # Use numpy.mutiply() function and 
  # get the matrix multiplication
  arr2 = np.multiply(arr, arr1)
  print(arr2)
  
  # Output :
  # [[ 4  4 15  2]
  # [ 8 24 18  2]]
  

  4 – Tích ma trận của hai mảng

• 
  import numpy as np
  # Create a numpy two dimensional arrays
  arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
  arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                   
  # Use numpy.mutiply() function and 
  # get the matrix multiplication
  arr2 = np.multiply(arr, arr1)
  print(arr2)
  
  # Output :
  # [[ 4  4 15  2]
  # [ 8 24 18  2]]
  

  5 – Tích vô hướng hoặc vô hướng của hai mảng

Trong khi thực hiện phép nhân ma trận trong NumPy, hãy đảm bảo rằng số cột của ma trận thứ nhất phải bằng số hàng của ma trận thứ hai

1. Ví dụ nhanh về phép nhân ma trận trong NumPy

Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách sử dụng phép nhân ma trận NumPy

# Below are the quick examples

# Example 1: Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)

# Example 2: Get the certain rows multiplication
arr2 = np.multiply(arr[ 0,: 2], arr1[ 1,: 2])

# Example 3: Get dot product of arrays
arr = np.array([[1, 3 ],
                [4, 1 ]])
arr1 = 2
arr2 = np.dot(arr,arr1)

# Example 4: Use numpy.dot() function
# Get the product of two arrays
arr2 = np.dot(arr,arr1)

# Example 5: # Use numpy.matmul() function
# Get the product 
arr2 = np.matmul(arr,arr1)

2. Sử dụng NumPy. nhân () Lấy phép nhân ma trận theo phần tử

Hãy tạo các mảng NumPy và sử dụng các mảng này để thực hiện phép nhân theo từng phần tử bằng phương pháp

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

Để chuyển một số hàng, cột hoặc ma trận con nhất định cho phương thức 

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

# Get the certain rows multiplication
arr2 = np.multiply(arr[ 0,: 2], arr1[ 1,: 2])
print(arr2)

# Output :
# [ 5 12]

arr3 = np.multiply(arr[ 1,: 3], arr1[ 0,: 3])
print(arr3)

# Output :
# [ 2  8 18]

3. Sử dụng NumPy. dot() cho phép nhân vô hướng

Một dạng đơn giản của phép nhân ma trận là phép nhân vô hướng, chúng ta có thể thực hiện điều đó bằng cách sử dụng hàm NumPy dot(). Trong phép nhân vô hướng, chúng ta có thể nhân một số vô hướng với một ma trận hoặc nhân một ma trận với một số vô hướng. Mỗi phần tử trong ma trận được nhân với vô hướng, trả về mảng hình dạng giống như mảng ban đầu

Khi thực hiện phép nhân vô hướng, thứ tự không quan trọng. Điều này trả về cùng một đầu ra nếu chúng ta nhân vô hướng với ma trận hoặc ma trận với vô hướng

# Get dot product of arrays
arr = np.array([[1, 3 ],
                [4, 1 ]])
arr1 = 2
arr2 = np.dot(arr,arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[2 6]
# [8 2]]

Chúng ta có thể nhân một ma trận 2 chiều với một ma trận 2 chiều khác bằng cách sử dụng

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

# Create numpy arrays
arr = np.array([[1, 3],
                [4, 1]])

arr1 = np.array([[1, 2],
                 [2, 5]])
# Use numpy.dot() function
# Get the product of two arrays
arr2 = np.dot(arr,arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 7 17]
# [ 6 13]]

4. Sử dụng matmul() – Nhân hai mảng NumPy

Phương pháp ____13 được sử dụng để tìm tích ma trận của hai mảng. Hàm matmul() lấy mảng 1 và mảng 2 làm đối số và trả về phép nhân ma trận của các mảng NumPy đầu vào. Một vô hướng chỉ được tạo ra khi cả mảng1 và mảng2 đều là vectơ 1 chiều

# Use numpy.matmul() function
# Get the product 
arr2 = np.matmul(arr,arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 7 17]
# [ 6 13]]

5. Phần kết luận

Trong bài viết này, tôi đã giải thích khái niệm về phép nhân ma trận Python NumPy và cách sử dụng nó bằng cách sử dụng hàm

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

import numpy as np
# Create a numpy two dimensional arrays
arr = np.array([[2, 4, 3, 1],[2, 3, 6, 1]])
arr1 = np.array([[2, 1, 5, 2],[4, 8, 3, 2]])
                 
# Use numpy.mutiply() function and 
# get the matrix multiplication
arr2 = np.multiply(arr, arr1)
print(arr2)

# Output :
# [[ 4  4 15  2]
# [ 8 24 18  2]]

Bạn có thể nhân bất kỳ ma trận nào với các kích thước khác nhau không?

Bạn có thể nhân các ma trận với các ma trận khác nhau không?