怎么在python中实现矩阵乘法运算

今天就跟大家聊聊有关怎么在python中实现矩阵乘法运算，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

方法一：使用*（或者multiply）

*（或者multiply）代表的是并不是矩阵的乘法规则，而是简单的数量积，即对应位置元素相乘后的积相加。

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

方法二：使用.matmul()函数

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

方法三：使用同线性代数中矩阵乘法的定义 np.dot()

对二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。

对于一维矩阵，计算两者的内积。

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))

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