2025-03-26 21:18:20

在Python的世界里，矩阵乘法是一个基础且重要的操作。无论是深度学习还是科学计算，它都扮演着不可或缺的角色。那么，如何用Python实现矩阵相乘呢？以下是几种常见方法的详细解析：

首先，利用NumPy库是最常见的选择。「`numpy.dot()`」和「`@`运算符」都能完成标准的矩阵乘法。例如：

```python

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

B = np.array([[2, 0], [1, 2]])

result = A @ B 或者使用 np.dot(A, B)

```

其次，如果你不想引入外部库，也可以通过循环手动实现矩阵乘法。这种方法虽然繁琐，但有助于理解其背后的原理：

```python

def matrix_multiply(A, B):

rows_A, cols_A = len(A), len(A[0])

rows_B, cols_B = len(B), len(B[0])

result = [[0 for _ in range(cols_B)] for _ in range(rows_A)]

for i in range(rows_A):

for j in range(cols_B):

for k in range(cols_A):

result[i][j] += A[i][k] B[k][j]

return result

```

最后，借助TensorFlow或PyTorch等框架，矩阵乘法可以无缝融入复杂的机器学习任务中。这些工具不仅高效，还支持自动求导等功能，是高级应用的理想选择。

无论选择哪种方式，掌握矩阵乘法的核心逻辑都是迈向编程高手的重要一步！✨