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目录一、矩阵乘法1. A@B 和 np.dot(A,B)2. A*B 或 np.multiply(A,B)二、邻接矩阵的相乘的意义1.定义2.问题3.理解4.代码实现一、矩阵乘法 矩
矩阵乘法为 A@B 或 np.dot(A,B) ，若为对应元素相乘则用 A*B 或 np.multiply(A,B) 。
A = np.array([
[1,2],
[3,4]
])
B = np.array([
[1,2],
[3,4]
])
C1 = A @ B
C2 = np.dot(A,B)
print(C1)
print('---------')
print(C2)
输出为
[[ 7 10]
[15 22]]
---------
[[ 7 10]
[15 22]]
A = np.array([
[1,2],
[3,4]
])
B = np.array([
[1,2],
[3,4]
])
C3 = A*B
C4 = np.multiply(A,B)
print(C3)
print('---------')
print(C4)
输出为
[[ 1 4]
[ 9 16]]
---------
[[ 1 4]
[ 9 16]]
假设存在一个N个节点的无向图。我们用 G[u][v] = G[v][u] = 1 表示从点 u 到点 v 有连边，否则 G[u][v] = G[v][u] = 0。
如果用这个图的邻接矩阵进行自乘会得到什么呢？
邻接矩阵如下
代码如下
import torch
# 构建邻接矩阵
a = [
[0,1,1,1],
[1,0,0,1],
[1,0,0,1],
[1,1,1,0]
]
A = torch.tensor(a)
A = torch.mm(A,A)
print(A)
输出结果如下
tensor([[3, 1, 1, 2],
[1, 2, 2, 1],
[1, 2, 2, 1],
[2, 1, 1, 3]])
到此这篇关于关于python的矩阵乘法运算的文章就介绍到这了,更多相关Python矩阵乘法运算内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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本文标题: 关于python的矩阵乘法运算
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