Python實(shí)現(xiàn)的矩陣轉(zhuǎn)置與矩陣相乘運(yùn)算示例
本文實(shí)例講述了Python實(shí)現(xiàn)的矩陣轉(zhuǎn)置與矩陣相乘運(yùn)算。分享給大家供大家參考,具體如下:
矩陣轉(zhuǎn)置
方法一 :使用常規(guī)的思路
def transpose(M): # 初始化轉(zhuǎn)置后的矩陣 result = [] # 獲取轉(zhuǎn)置前的行和列 row, col = shape(M) # 先對(duì)列進(jìn)行循環(huán) for i in range(col): # 外層循環(huán)的容器 item = [] # 在列循環(huán)的內(nèi)部進(jìn)行行的循環(huán) for index in range(row): item.append(M[index][i]) result.append(item) return result
思路:矩陣的轉(zhuǎn)置就是從行變成列, 列變成行
- 先定義一個(gè)最終存放矩陣的容器
- 先對(duì)列進(jìn)行循環(huán)i,并定義一個(gè)臨時(shí)數(shù)組用于存放數(shù)據(jù),在每次列的循環(huán)內(nèi)部,再次對(duì)行進(jìn)行循環(huán)j,取第M[j][i]個(gè)元素存入一個(gè)臨時(shí)數(shù)組中
- 在每次列循環(huán)完畢,將臨時(shí)數(shù)組存入最終數(shù)組中
- 當(dāng)列循環(huán)完畢, 最終數(shù)組就是矩陣的轉(zhuǎn)置
方法二:使用zip解包
def transpose(M): # 直接使用zip解包成轉(zhuǎn)置后的元組迭代器,再?gòu)?qiáng)轉(zhuǎn)成list存入最終的list中 return [list(row) for row in zip(*M)]
思路:
zip 解包后,返回一個(gè)將多個(gè)可迭代對(duì)象組合成一個(gè)元組序列的迭代器,正如:
my_zip = list(zip(['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3])) print(my_zip) # [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]
在每次循環(huán)中將元組強(qiáng)轉(zhuǎn)成list 并存入總list中
矩陣相乘
def matrixMultiply(A, B): # 獲取A的行數(shù)和列數(shù) A_row, A_col = shape(A) # 獲取B的行數(shù)和列數(shù) B_row, B_col = shape(B) # 不能運(yùn)算情況的判斷 if(A_col != B_row): raise ValueError # 最終的矩陣 result = [] # zip 解包后是轉(zhuǎn)置后的元組,強(qiáng)轉(zhuǎn)成list, 存入result中 BT = [list(row) for row in zip(*B)] # 開始做乘積運(yùn)算 for A_index in range(A_row): # 用于記錄新矩陣的每行元素 rowItem = [] for B_index in range(len(BT)): # num 用于累加 num = 0 for Br in range(len(BT[B_index])): num += A[A_index][Br] * BT[B_index][Br] # 累加完成后,將數(shù)據(jù)存入新矩陣的行中 rowItem.append(num) result.append(rowItem) return result
說明: A矩陣與B矩陣的乘法運(yùn)算,最終得到新的矩陣X , 思路
- 首先判斷是否可以相乘:前提條件是A的列與B的行要相同
- 我們可以畫圖理解:假如A是3行5列,B是5行2列,相乘結(jié)果是3行2列
- 將B轉(zhuǎn)置后是2行5列,我們稱之為BT, 這樣 A 和 BT 都是5列了
- 則A的每行中的第 i 個(gè)元素 * BT每行中的第 i 個(gè)元素,相加構(gòu)成新矩陣X的新行,循環(huán)A行,共3行,則新矩陣X就會(huì)逐步添加新行,待循環(huán)完畢,得到新矩陣X
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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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