python矩陣乘法是什么？

python實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的方法

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def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

乘積形式

除了上述的矩陣乘法以外，還有其他一些特殊的“乘積”形式被定義在矩陣上，值得注意的是，當(dāng)提及“矩陣相乘”或者“矩陣乘法”的時(shí)候，并不是指代這些特殊的乘積形式，而是定義中所描述的矩陣乘法。在描述這些特殊乘積時(shí)，使用這些運(yùn)算的專用名稱和符號(hào)來(lái)避免表述歧義。

python實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的方法

python實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的方法

本文實(shí)例講述了python實(shí)現(xiàn)矩陣乘法的方法。分享給大家供大家參考。

具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

print "-"*90

print matrixMul2(a,b)

print matrixMul2(b,a)

print "-"*90

from numpy import dot

print map(list,dot(a,b))

print map(list,dot(b,a))

#Out:

#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]

#[[50, 60], [114, 140]]

#------------------------------------------------------------------------

#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]

#[[50, 60], [114, 140]]

#------------------------------------------------------------------------

#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]

#[[50, 60], [114, 140]]

希望本文所述對(duì)大家的Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

在python3里怎么實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩陣相乘

def mmult(a,b):

zip_b = 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]]

print(mmult(x,y))

或者可以直接用numpy

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

mx = np.matrix(x)

my = np.matrix(y)

print(mx * my)

《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》3——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矩陣乘法

按照以下圖示，最終的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參，以最簡(jiǎn)單的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，公式如下：

? ? 怎么求這個(gè)函數(shù)的最優(yōu)解？

如果不試圖耍聰明，那么我們可以只是簡(jiǎn)單地嘗試隨機(jī)組合權(quán)重，直到找到好的權(quán)重組合。

當(dāng)陷入一個(gè)困難的問(wèn)題而焦頭爛額時(shí)，這不算是一個(gè)瘋狂的想法。這種方法一般稱為暴力方法。

暴力方法的不好之處：

假設(shè)每個(gè)權(quán)重在-1和+1之間有1000種可能的值。那么對(duì)于3層、每層3個(gè)節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以得到18個(gè)權(quán)重，因此有18000種可能性需要測(cè)試。如果一個(gè)相對(duì)經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層有500個(gè)節(jié)點(diǎn)，那么需要測(cè)試5億種權(quán)重的可能性。如果每組組合需要花費(fèi)1秒鐘計(jì)算，那么對(duì)于一個(gè)訓(xùn)練樣本，就需要花費(fèi)16年更新權(quán)重！對(duì)于1000種訓(xùn)練樣本，要花費(fèi)16000年！? ? ? ?這就是暴力方法不切實(shí)際之處。

數(shù)學(xué)家多年來(lái)也未解決這個(gè)難題，直到20世紀(jì)60年代到70年代，這個(gè)難題才有了切實(shí)可行的求解辦法。

如何解決這樣一個(gè)明顯的難題呢？——我們必須做的第一件事是，擁抱悲觀主義。