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小編介紹過python中矩陣的創(chuàng)建方法，Numpy功能就是可簡單的實現(xiàn)矩陣運算，比直接使用python一步步的求要簡單很多，本文介紹python基于Numpy實現(xiàn)矩陣乘法運算的幾種方法：1、使用*（或者multiply）；2、使用.matmul()函數(shù)；3、使用同線性代數(shù)中矩陣乘法的定義 np.dot()。

方法一：使用*（或者multiply）

*（或者multiply）代表的是并不是矩陣的乘法規(guī)則，而是簡單的數(shù)量積，即對應位置元素相乘后的積相加。

>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])
>>> a*a
>>> array([[1, 4],
       [1, 4]])

方法二：使用.matmul()函數(shù)

>>> a = np.array([[1,2],[1,2]])
>>> a*a
>>> array([[1, 4],
       [1, 4]])

方法三：使用同線性代數(shù)中矩陣乘法的定義 np.dot()

對二維矩陣，計算真正意義上的矩陣乘積。

對于一維矩陣，計算兩者的內積。

import np
S = np.dot((np.dot(H, beta) - r).T,
            np.dot(inv(np.dot(np.dot(H, V), H.T)), np.dot(H, beta) - r))

以上就是python實現(xiàn)矩陣乘法運算的幾種方法，需要注意的是想要嚴格的進行矩陣乘法運算，必需使用.dot()或者.matmul()函數(shù)哦~更多python學習推薦：python教程。

本文題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python實現(xiàn)矩陣乘法運算的幾種方法
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