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纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例
站长资源 2025/11/1 佚名
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本文介绍了纯python进行矩阵的相乘运算的方法示例，分享给大家，具体如下：

def matrixMultiply(A, B):
  # 获取A的行数和列数
  A_row, A_col = shape(A)
  # 获取B的行数和列数
  B_row, B_col = shape(B)

  # 不能运算情况的判断
  if(A_col != B_row):
    raise ValueError

  # 最终的矩阵
  result = []

  # zip 解包后是转置后的元组，强转成list, 存入result中
  BT = [list(row) for row in zip(*B)] 

  # 开始做乘积运算 
  for A_index in range(A_row):
    # 用于记录新矩阵的每行元素
    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，将数据存入新矩阵的行中
      rowItem.append(num) 
    result.append(rowItem) 
  return result

说明： A矩阵与B矩阵的乘法运算，最终得到新的矩阵X ， 思路

  • 首先判断是否可以相乘：前提条件是A的列与B的行要相同
  • 我们可以画图理解：假如A是3行5列，B是5行2列，相乘结果是3行2列
  • 将B转置后是2行5列，我们称之为BT, 这样 A 和 BT 都是5列了
  • 则A的每行中的第 i 个元素 * BT每行中的第 i 个元素，相加构成新矩阵X的新行，循环A行，共3行，则新矩阵X就会逐步添加新行，待循环完毕，得到新矩阵X

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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