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Python實現(xiàn)的矩陣轉(zhuǎn)置與矩陣相乘運算示例

更新時間：2019年03月26日 11:19:11 作者：Johnny丶me

這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)的矩陣轉(zhuǎn)置與矩陣相乘運算,結(jié)合實例形式分析了Python針對矩陣進行轉(zhuǎn)置與相乘運算的相關(guān)實現(xiàn)技巧與操作注意事項,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Python實現(xiàn)的矩陣轉(zhuǎn)置與矩陣相乘運算。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)
  # 先對列進行循環(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

先定義一個最終存放矩陣的容器
先對列進行循環(huán)i，并定義一個臨時數(shù)組用于存放數(shù)據(jù)，在每次列的循環(huán)內(nèi)部，再次對行進行循環(huán)j，取第M[j][i]個元素存入一個臨時數(shù)組中
在每次列循環(huán)完畢，將臨時數(shù)組存入最終數(shù)組中
當列循環(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，再強轉(zhuǎn)成list存入最終的list中
  return [list(row) for row in zip(*M)]

思路:

zip 解包后，返回一個將多個可迭代對象組合成一個元組序列的迭代器，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，強轉(zhuǎn)成list, 存入result中
  BT = [list(row) for row in zip(*B)]
  # 開始做乘積運算
  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 個元素 * BT每行中的第 i 個元素，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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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。

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