En este artículo, discutiremos cómo hacer la multiplicación de arrays y vectores en NumPy.
Multiplicación de arrays con Vector
Para una multiplicación array-vector, hay ciertos puntos importantes:
- El producto final de una multiplicación array-vector es un vector.
- Cada elemento de este vector se obtiene realizando un producto escalar entre cada fila de la array y el vector que se está multiplicando.
- El número de columnas de la array es igual al número de elementos del vector.
# a and b are matrices prod = numpy.matmul(a,b)
Para la multiplicación array-vector, usaremos la función np.matmul() de NumPy , definiremos una array de 4 x 4 y un vector de longitud 4.
Python3
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))
Producción:
Multiplicación de arrays con otra array
Usamos el producto escalar para hacer la multiplicación array-array. Usaremos la misma función para esto también.
prod = numpy.matmul(a,b) # a and b are matrices
Para una multiplicación array-array, hay ciertos puntos importantes:
- El número de columnas de la primera array debe ser igual al número de filas de la segunda array.
- Si estamos multiplicando una array de dimensiones mxn por otra array de dimensiones nxp, entonces el producto resultante será una array de dimensiones mxp
Definiremos dos arrays de 3 x 3:
Python3
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))
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vanisinghal0201 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA