Умножение матриц в NumPy
Каждый результат является скалярным произведением строки и столбца.
Что такое Умножение матриц в NumPy?
Каждый результат является скалярным произведением строки и столбца.
Умножайте матрицы оператором @.
Когда это использовать?
- Выполнять векторные вычисления.
- Обрабатывать массивы, матрицы и научные данные.
- Готовить данные для анализа и машинного обучения.
Пример кода
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)Ожидаемый результат
[[19 22]
[43 50]]Как это работает
Внутренние размерности должны совпадать; @ отличается от поэлементного умножения.
Измените значения и запустите программу в онлайн-компиляторе Python CodeUtility без локальной установки Python.
Практические задания
Изменяйте входные данные и проверяйте граничные случаи перед работой с большими наборами.
- Измените shape и dtype.
- Проверьте отрицательные, дробные и пропущенные значения.
- Измерьте скорость на большом массиве.