In diesem Artikel werden wir diskutieren, wie man eine Matrix-Vektor-Multiplikation in NumPy durchführt.

Matrixmultiplikation mit Vektor

Für eine Matrix-Vektor-Multiplikation gibt es bestimmte wichtige Punkte:

• Das Endprodukt einer Matrix-Vektor-Multiplikation ist ein Vektor.
• Jedes Element dieses Vektors wird durch Bilden eines Skalarprodukts zwischen jeder Reihe der Matrix und dem zu multiplizierenden Vektor erhalten.
• Die Anzahl der Spalten in der Matrix ist gleich der Anzahl der Elemente im Vektor.

# a and b are matrices
prod = numpy.matmul(a,b)

Für die Matrix-Vektor-Multiplikation verwenden wir die Funktion np.matmul() von NumPy , wir definieren eine 4 x 4-Matrix und einen Vektor der Länge 4.

import numpy as np
  
a = np.array([[1, 2, 3, 13],
              [4, 5, 6, 14],
              [7, 8, 9, 15],
              [10, 11, 12, 16]])
  
b = np.array([10, 20, 30, 40])
  
print("Matrix a =", a)
print("Matrix b =", b)
print("Product of a and b =",
      np.matmul(a, b))

Ausgabe:

Matrixmultiplikation mit einer anderen Matrix

Wir verwenden das Punktprodukt, um eine Matrix-Matrix-Multiplikation durchzuführen. Wir werden die gleiche Funktion auch dafür verwenden.

prod = numpy.matmul(a,b)  # a and b are matrices

Für eine Matrix-Matrix-Multiplikation gibt es bestimmte wichtige Punkte:

• Die Anzahl der Spalten in der ersten Matrix sollte gleich der Anzahl der Zeilen in der zweiten Matrix sein.
• Wenn wir eine Matrix der Dimensionen mxn mit einer anderen Matrix der Dimensionen nxp multiplizieren, dann ist das resultierende Produkt eine Matrix der Dimensionen mxp

Wir werden zwei 3 x 3-Matrizen definieren:

import numpy as np
  
a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])
  
b = np.array([[11, 22, 33],
              [44, 55, 66],
              [77, 88, 99]])
  
print("Matrix a =", a)
print("Matrix b =", b)
print("Product of a and b =", np.matmul(a, b))

Ausgabe: