Matrix Multiplikation in Python?

Wenn Sie wirklich nicht wollen, zu verwenden numpy können Sie etwas wie das hier tun:

def matmult(a,b):
    zip_b = zip(*b)
    # uncomment next line if python 3 : 
    # zip_b = list(zip_b)
    return [[sum(ele_a*ele_b for ele_a, ele_b in zip(row_a, col_b)) 
             for col_b in zip_b] for row_a in a]

x = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]
y = [[1,2],[1,2],[3,4]]

import numpy as np # I want to check my solution with numpy

mx = np.matrix(x)
my = np.matrix(y)       

Ergebnis:

>>> matmult(x,y)
[[12, 18], [27, 42], [42, 66], [57, 90]]
>>> mx * my
matrix([[12, 18],
        [27, 42],
        [42, 66],
        [57, 90]])

InformationsquelleAutor der Antwort Akavall

Spät zur party, aber wenn ich hatte zu tun, einige matrix-Arithmetik I definiert eine neue Klasse zu helfen. Innerhalb dieser Klasse können Sie Methoden definieren, wie __add__ oder in Ihrem Gebrauch-Fall __matmul__sodass Sie a * b oder a *= b eher als matrixMult(a,b).

Ich habe einige code, der dies implementiert unten (ich ausgeschlossen, die unverhältnismäßig lang __init__ Methode, die im wesentlichen erstellt eine zweidimensionale Liste self.mat und ein Tupel self.order nach dem, was an Sie übergeben wird)

class matrix:
    def __matmul__(self, multiplier):
        if self.order[1] != multiplier.order[0]:
            raise ValueError("The multiplier was non-conformable under multiplication.")
        return [[sum(a*b for a,b in zip(srow,mcol)) for mcol in zip(*multiplier.mat)] for srow in self.mat]

    def __imatmul__(self, multiplier):
        self.mat = self @ multiplier
        return self.mat

    def __rmatmul__(self, multiplicand):
        if multiplicand.order[1] != self.order[0]:
            raise ValueError("The multiplier was non-conformable under multiplication.")
        return [[sum(a*b for a,b in zip(mrow,scol)) for scol in zip(*self.mat)] for mrow in multiplicand.mat]

Hinweis:

• __rmatmul__ erforderlich ist, so dass a @ b und b @ a beide korrekt funktionieren;
• __imatmul__ ist erforderlich für a @= b um korrekt zu arbeiten;
• Wenn eine-matrix ist nicht-konformen, die unter Multiplikation bedeutet es, dass es nicht multipliziert werden, in der Regel, weil es mehr oder weniger Zeilen als Spalten vorhanden sind, in der multiplicand

EDIT: ich habe gerade festgestellt, dass __rmatmul__ ist nicht erforderlich, da es nur verwendet wird, um zu bewerten a @ b wenn a hat keine Methode __matmul__. Da bin ich nur die Multiplikation von Matrizen durch andere Instanzen matrixa wird haben eine Methode __matmul__aber wenn ich jemals zu Bearbeiten, so dass Operationen arbeiten, sagen, mit 2D-arrays, muss ich wieder hinzufügen der __rmatmul__ so dass list @ matrix funktioniert so gut wie matrix @ list.

InformationsquelleAutor der Antwort speedstyle

Die Form der matrix C ist falsch; es ist das transponieren von dem, was Sie wirklich wollen, es zu sein. (Aber ich Stimme mit ulmangt: das Richtige ist das fast sicher zu verwenden, numpy, wirklich.)

InformationsquelleAutor der Antwort Gareth McCaughan

m=input("row")
n=input("col")
X=[]
for i in range (m):
    m1=[]
    for j in range (n):
        m1.append(input("num"))
    X.append(m1)
Y=[]
for i in range (m):
    n1=[]
    for j in range (n):
        n1.append(input("num"))
    Y.append(n1)


# result is 3x3
result = [[0,0,0],
         [0,0,0],
         [0,0,0]]

# iterate through rows of X
for i in range(len(X)):
   # iterate through columns of Y
   for j in range(len(Y[0])):
       # iterate through rows of Y
       for k in range(len(Y)):
           result[i][j] += X[i][k] * Y[k][j]

for r in result:
   print(r)

InformationsquelleAutor der Antwort Kokul Jose

def matrixmult (A, B):
    C = [[0 for row in range(len(A))] for col in range(len(B[0]))]
    for i in range(len(A)):
        for j in range(len(B[0])):
            for k in range(len(B)):
                C[i][j] += A[i][k]*B[k][j]
    return C

in zweiter Linie sollten Sie ändern

C = [[0 for row in range(len(B[0]))] for col in range(len(A))]

InformationsquelleAutor der Antwort Dankim