Question

我对Python很新，并试图创建一个函数来将向量乘以矩阵（任何列大小）。 e.g：

multiply([1,0,0,1,0,0], [[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]])

[1, 1]

这是我的代码：

def multiply(v, G):
    result = []
    total = 0
    for i in range(len(G)):
        r = G[i]
        for j in range(len(v)):
            total += r[j] * v[j]
        result.append(total)
    return result

问题在于，当我尝试选择矩阵中每列的第一行（r [j]）时，错误列表索引超出范围＆＃39;显示。有没有其他方法可以在不使用NumPy的情况下完成乘法？

Answer 1

Numpythonic方法:(使用numpy.dot以获得两个矩阵的点积）

In [1]: import numpy as np

In [3]: np.dot([1,0,0,1,0,0], [[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]])
Out[3]: array([1, 1])

Pythonic方法：

第二个for循环的长度为len(v)，您尝试根据该索引编制v，因此您获得了索引错误。作为一种更加pythonic的方式，您可以使用zip函数来获取列表的列，然后在列表解析中使用starmap和mul：

In [13]: first,second=[1,0,0,1,0,0], [[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]]

In [14]: from itertools import starmap

In [15]: from operator import mul

In [16]: [sum(starmap(mul, zip(first, col))) for col in zip(*second)]
Out[16]: [1, 1]

Answer 2

我认为代码的问题在于你遍历矩阵的行而不是列。此外，你不能重置你的总数＆＃39;每个向量*矩阵列计算后的变量。这就是你想要的：

def multiply(v, G):
    result = []
    for i in range(len(G[0])): #this loops through columns of the matrix
        total = 0
        for j in range(len(v)): #this loops through vector coordinates & rows of matrix
            total += v[j] * G[j][i]
        result.append(total)
    return result

Answer 3

r是来自G的元素，所以它是一行只有两个元素。这意味着您无法使用索引j从r获取值，因为j从0变为v的长度，在您的示例中为6。 / p>

Answer 4

我需要解决方案，其中第一个矩阵可以是二维的。从@Kasramvd扩展解决方案以接受二维first矩阵。发表于此处供参考：

>>> first,second=[[1,0,0,1,0,0],[0,1,1,1,0,0]], [[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]]
>>> from itertools import starmap
>>> from operator import mul
>>> [[sum(starmap(mul, zip(row, col))) for col in zip(*second)] for row in first]
[[1, 1], [3, 1]]

Answer 5

我附加了矩阵乘法代码，请遵循一维乘法的示例格式（列表列表）

def MM(a,b):
c = []
for i in range(0,len(a)):
    temp=[]
    for j in range(0,len(b[0])):
        s = 0
        for k in range(0,len(a[0])):
            s += a[i][k]*b[k][j]
        temp.append(s)
    c.append(temp)

return c
a=[[1,2]]
b=[[1],[2]]
print(MM(a,b))

结果是[[5]]

Answer 6

有一个代码可以帮助您将两个矩阵相乘：

A=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
B=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
matrix=[]

def multiplicationLineColumn(line,column):
    try:
        sizeLine=len(line)
        sizeColumn=len(column)
        if(sizeLine!=sizeColumn):
            raise ValueError("Exception")
        res = sum([line[i] * column[i] for i in range(sizeLine)])
        return res
    except ValueError:
        print("sould have the same len line & column")

def  getColumn(matrix,numColumn):
    size=len(matrix)
    column= [matrix[i][numColumn] for i in range(size)]
    return column

def getLine(matrix,numLine):
    line = matrix[numLine]
    return line

for i in range(len(A)):
    matrix.append([])
    for j in range(len(B)):
        matrix[i].append(multiplicationLineColumn(getLine(A,i),getColumn(B,j)))

print(matrix)

Python 3：通过矩阵乘以一个没有NumPy的向量

6 个答案: