Mnożenie tablicy Numpy

Numpy to biblioteka Pythona, która zapewnia nam szeroki zakres metod wykonywania różnych obliczeń matematycznych na tablicach. Jeśli chodzi o mnożenie tablicy, łatwo jest pomnożyć 2 × 2, 3 × 3 lub do 5 × 5. Ale gdy przekroczy rozmiar 5 × 5, może być trudne i czasowe podejmowanie zadania, aby ich pomnożyć ręczne. Ale wbudowane funkcje Numpy ułatwiły nam przeprowadzanie mnożenia na dużych tablicach. Mnożenie macierzy jest tym, w którym dwie macierze są mnożone i w rezultacie daje pojedynczą matrycę. Istnieją trzy metody dostarczone przez Numpy do pomnożenia macierzy.

Istnieją trzy metody wykonywania mnożenia tablicy. Są to następujące:

Produkt DOT tablic

Produkt DOT jest również znany jako produkt skalarny. W tego typu mnożenie stała wartość liczb całkowita jest mnożona przez matrycę lub mnożone są dwie tablice tych samych wymiarów. W macierzy skalarnej rozmiar macierzy nie ma znaczenia, gdy stała jest mnożona, ponieważ po prostu pomnożamy wartość stałą przez każdą wartość macierzy.

Składnia

Do obliczenia produktu kropkowego tablicy służy następującej składni:

NP.kropka (constant_value, tablica)

Tutaj pierwsze argumenty są przekazywane najpierw - jeden to stała liczba, a druga to tablica do pomnożenia. Jeszcze jedną rzeczą do zapamiętania jest to, że ten porządek przekazanych argumentów nie ma znaczenia. Możemy najpierw przekazać tablicę, a drugi może być stałymi wartościami, taki sam jak w przypadku mnożenia tablicy.

NP.dot (array_a, array_b)

Tutaj przekazane są dwa argumenty: to są tablice.

Przykład 1

Wykonajmy przykład, aby głęboko zrozumieć produkt skalarny. W tym przykładzie pomnożymy tablicę ze stałą wartością. Najpierw zaimportuj bibliotekę Numpy, ponieważ korzystamy z wbudowanej funkcji dostarczonej przez bibliotekę Numpy. Następnie deklarujemy zmienną, która utrzymuje wartość, która ma zostać pomnożona przez zmienną tablicy „Cons_val” o wartości „2” i tablice, która zawiera matrycę 2 × 2 o wartości „3”, „6”, „5”, „5 ”I„ 2 ”.

Po ogłoszeniu naszej stałej zmiennej i tablicy deklarujemy inną zmienną o nazwie „wynikowy_ar”, która zawiera produkt kropki tablicy. Mamy NP.Funkcja dot (), która jest odpowiedzialna za obliczenie produktu DOT z dwoma argumentami: nasza tablica i stała wartość.

importować Numpy jako NP
cons_val = 2
Arr = [[3, 6], [5, 2]]
reslting_arr = np.DOT (Cons_val, ARR)
Drukuj („Oryginalna tablica:”, ARR)
Drukuj („Produkt skalarny tablicy ARR to:”, reslting_arr)

Wreszcie, używając instrukcji print (), drukujemy obie tablice - oryginalną tablicę i wynikową tablicę, która jest produktem kropkowym oryginalnego. Wyjście naszego kodu jest wyświetlane w następującej próbce po jego wykonaniu:

Przykład 2

W poprzednim przykładzie pomnorzyliśmy stałą wartość za pomocą tablicy za pomocą NP.funkcja dot (). Mnożenie skalarne można również wykonywać na dwóch tablicach. Wykonajmy ten przykład, aby zrozumieć działanie produktów DOT na różnych tablicach. Po pierwsze, z powodzeniem importując naszą bibliotekę Numpy, deklarujemy dwie tablice tego samego rozmiaru, które są: array_a, których wartości to „3” i „6” i array_b mające wartości „12” i „4”. Następnie deklarujemy inną zmienną, do której przypisujemy NP.funkcja dot (), która zawiera dwa argumenty, które są naszymi tablicami, które mają zostać pomnożone. Następnie wyświetl oba oryginalne tablice za pomocą instrukcji drukowania.

Poniższy fragment jest wyjściem kodu, który wykonaliśmy. Powstały produkt skalarny naszych macierzy to „60”.

Produkt macierzy tablic

Produkt macierzy tablicy umożliwia nam mnożenie dwóch tablic, tak jak robimy matematycznie. W tego typu mnożenie bierzemy rząd z pierwszej tablicy i kolumny z drugiej. Row „R1” pierwszej tablicy jest mnożony przez kolumnę „C1” drugiej tablicy, a następnie dodajemy je, aby uzyskać produkt. W tego typu mnożenie rzędy pierwszej tablicy muszą być równe kolumnie drugiej tablicy.

Składnia

NP.Matmul (Array1, Array2)

Matmul () to wbudowana funkcja dostarczona przez bibliotekę Numpy w celu obliczenia mnożenia macierzy przez po prostu przekazanie ich tablic do pomnożenia. W poprzedniej składni Array1 i Array2 są tablicami, które pomnożymy.

Przykład 1

Aby zrozumieć funkcję Matmul () krótko, zaimplementujmy przykład. Po pomyślnym imporcie naszej biblioteki Numpy deklarujemy dwie tablice - „arr_a” i „arr_b”. Tablica Firt, „Arr_a”, zawiera wartości „3”, „6”, „5” i „2”, podczas gdy „Arr_b” zawiera „12”, „4”, „6” i „1”. Teraz, przechodząc do następnego kroku, w którym deklarujemy inną zmienną odpowiedzialną za utrzymanie wyniku pomnożenia tablic do zmiennej o nazwie „Reslting_ARR”, przekazujemy funkcję matmul () z tablicami jako argumentami. Na koniec drukujemy oryginalne tablice i produkt tablic, który obliczyliśmy za pomocą funkcji Matmul ().

importować Numpy jako NP
arr_a = np.tablica ([[3, 6], [5, 2]])
arr_b = np.tablica ([[12, 4], [6, 1]])
reslting_arr = np.Matmul (arr_a, arr_b)
Drukuj („Oryginalna tablica A:”, ARR_A)
Drukuj („Oryginalna tablica B:”, ARR_B)
Drukuj („Produkt Matrix Array ARR to:”, Reslting_ARR)

Jak to działa

W takim przypadku ARR_A (0,0) jest mnożony przez ARR_B (0,0) i dodaje się do produktu ARR_A (0,1) i ARR_B (1,0), aby uzyskać element Reslting_ARR (0,0) wynikowa tablica. To samo dotyczy następnych elementów, które odpowiadają sobie nawzajem.

Udusznie obliczyliśmy iloczyn obu tablic, jak pokazano na poniższym rysunku:

Mnożenie elementów

Obie tablice muszą mieć takie same wymiary jak 2 × 2, 3 × 3 i tak dalej. Mnożenie elementów jest wykonywane przy użyciu wbudowanej funkcji Numpy, jaką jest NP.zwielokrotniać().

Składnia

NP.mnożnie (tablica1, tablica2)

Przykład 1

Aby wyjaśnić koncepcję mnożenia elementu, dajemy przykład, aby lepiej zrozumieć. Najpierw dołączmy naszą bibliotekę Numpy jako NP. Następnie inicjujemy dwie zmienne, które zawierają oryginalną tablicę, którą zamierzamy pomnożyć. Array1 zawiera wartości „5”, „1”, „6” i „2”, podczas gdy Array2 zawiera wartości „3”, „3”, „4” i „2”. Teraz tworzymy inną zmienną, która zawiera wynikowy zestaw mnożenia, do którego przekazujemy obie tablice jako argumenty do naszej NP.Funkcja pomnóż (), która jest odpowiedzialna za obliczenie produktu elementarnego.

Jak to działa

ARR_A (0,0) jest mnożony przez matrycę arr_b (0, 0). Podczas gdy ARR_A (0,1) jest mnożony przez ARR_B (0,1) i tak dalej. Wynik jest przechowywany w wynikowej tablicy, którą zadeklarowaliśmy jako wynik, do którego przypisaliśmy NP.Funkcja pomnóż () z dwoma parametrami, które są naszymi oryginalnymi tablicami.

importować Numpy jako NP
array1 = np.tablica ([[5, 1], [6, 2]])
array2 = np.tablica ([[3, 3], [4, 2]])
array_result = np.mnożnie (tablica1, tablica2)
druk („oryginalna tablica1:”, tablica1)
druk („oryginalna tablica2:”, array2)
Drukuj („Mądry produkt tablicy macierzy to:”, Array_Result)

Ostatecznie po prostu drukujemy obie tablice i wynikową tablicę za pomocą instrukcji print (). Jeśli chodzi o wykonanie, następujący fragment wyświetla dane wyjściowe naszego kodu:

Wniosek

W tym artykule omówiliśmy mnożenie macierzy Numpy za pomocą różnych funkcji Numpy. Staraliśmy się jak najlepiej opracować różne metody obliczania produktu macierzy. Numpy umożliwia nam wykonywanie różnych obliczeń matryc przy użyciu prostych wbudowanych metod. Jeśli chodzi o dużą liczbę mnożenia macierzy, można go utrzymywać za pomocą wyjaśnionych funkcji. Nie musimy ich obliczać ręcznie.