Matrixmultiplikation mit NumPy
Bei der Matrixmultiplikation entstehen Ausgabewerte aus Skalarprodukten von Zeilen und Spalten.
Was ist Matrixmultiplikation mit NumPy?
Bei der Matrixmultiplikation entstehen Ausgabewerte aus Skalarprodukten von Zeilen und Spalten.
Multipliziere Matrizen mit dem @-Operator.
Wann wird dieser Ansatz verwendet?
- Vektorisierte Berechnungen auf vielen Werten ausführen.
- Arrays, Matrizen und wissenschaftliche Daten effizient verarbeiten.
- Daten für Data Science und Machine Learning vorbereiten.
Beispielcode
main.py
import numpy as np
left = np.array([[1, 2], [3, 4]])
right = np.array([[5, 6], [7, 8]])
product = left @ right
print(product)Erwartete Ausgabe
[[19 22]
[43 50]]So funktioniert es
Die inneren Dimensionen müssen übereinstimmen. Der @-Operator verwendet optimierte numerische Routinen und unterscheidet sich von elementweiser Multiplikation.
Ändere die Werte und führe das Programm im CodeUtility Python Online-Compiler aus, ohne Python lokal zu installieren.
Übungsaufgaben
Verändere Eingaben und Randfälle, bevor du die Lösung mit größeren Datenmengen testest.
- Verändere Shape und dtype des Eingabearrays.
- Teste negative Werte, Fließkommazahlen und fehlende Daten.
- Miss die Laufzeit mit einem größeren Array.