整理：python架构师
矩阵的乘法是一种操作，通过将两个矩阵作为输入，将第一个矩阵的行与第二个矩阵的列相乘，生成一个单独的矩阵。需要注意的是，第一个矩阵的行数应等于第二个矩阵的列数。
在Python中，使用NumPy进行矩阵乘法的过程被称为向量化。向量化的主要目标是消除或减少我们明确使用的for循环。通过从程序中减少“for”循环可以加快计算速度。内置的NumPy包用于数组处理和操作。
有三种方法可以执行numpy矩阵乘法。
第一种是使用multiply()函数，该函数执行矩阵的逐元素乘法。
第二种是使用matmul()函数，该函数执行两个数组的矩阵乘积。
最后一种是使用dot()函数，该函数执行两个数组的点积。
示例 1：逐元素矩阵乘法
import numpy as nparray1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3)array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3)result=np.multiply(array1,array2)result在上面的代码中
在输出中，显示了一个三维矩阵，其元素是array1和array2元素的逐元素乘积的结果。
输出：
array([[[ 9, 16, 21],[24, 25, 24],[21, 16, 9]]])点击领取：最全Python资料合集 示例 2：矩阵乘积
import numpy as nparray1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3)array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3)result=np.matmul(array1,array2)result输出：
array([[[ 30, 24, 18],[ 84, 69, 54],[138, 114, 90]]])在上面的代码中
在输出中，显示了一个三维矩阵，其元素是array1和array2元素的乘积结果。
示例 3：点积
numpy.dot具有以下规格：
import numpy as nparray1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],ndmin=3)array2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]],ndmin=3)result=np.dot(array1,array2)result在上面的代码中
在输出中，显示了一个三维矩阵，其元素是array1和array2元素的点积结果。
输出：
array([[[[ 30, 24, 18]],[[ 84, 69, 54]],[[138, 114, 90]]]])热门推荐
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