NumPy matmul()

import numpy as np

# create two matrices
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# perform matrix multiplication using matmul()
result = np.matmul(matrix1, matrix2)

print(result)

'''
Output:

[[19 22]
 [43 50]]
'''

matmul() 语法

matmul() 的语法是：

numpy.matmul(first_matrix, second_matrix, out=None)

matmul() 参数

matmul() 方法接受以下参数：

• first_matrix - 表示我们要相乘的第一个矩阵
• second_matrix - 表示我们要相乘的第二个矩阵
• out (可选) - 允许我们指定一个用于存储结果的矩阵

matmul() 返回值

matmul() 方法返回输入数组的矩阵乘积。

示例 1：相乘两个矩阵

import numpy as np

# create two matrices
matrix1 = np.array([[1, 3], [5, 7]])       
matrix2 = np.array([[2, 6], [4, 8]])

# calculate the dot product of the two matrices
result = np.matmul(matrix1, matrix2)

print("matrix1 x matrix2: \n", result)

输出

matrix1 x matrix2: 
 [[14 30]
 [38 86]]

注意：我们只能在两个矩阵的公共维度大小相同时才能相乘。例如，对于 A = (M x N) 和 B = (N x K)，当我们相乘 C = A * B 时，结果矩阵的大小为 C = (M x K)。

示例 2：在 matmul() 中使用 out 参数

import numpy as np

# create two matrices
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# create an output array
result = np.zeros((2, 2), dtype=int)

# perform matrix multiplication using matmul() and store the output in the result array
np.matmul(matrix1, matrix2, out=result)

print(result)

输出

[[19 22]
 [43 50]]

在此示例中，我们使用 np.zeros() 创建了一个名为 result 的输出数组，其形状为 (2, 2)，数据类型为 int。

然后，我们将此 result 数组作为 out 参数传递给 np.matmul()。

矩阵乘法计算完成并存储在 result 数组中。