PythonでNumpyを使用した1行での2つの行列の乗算

行列の乗算は、行列の各行と列の各要素を特定の方法で乗算および加算する長いプロセスです。行列の乗算の場合、最初の行列の列数は2番目の行列の行数と等しくなければなりません。結果の行列には、最初の行列の行数と2番目の行列の列数が含まれます。

より小さな行列の場合、ネストされたforループを設計し、結果を見つけることができます。より大きなマトリックスの場合、これに取り組むためにPythonにいくつかの組み込み機能が必要です。以下に両方のアプローチを示します。

forループの使用

次元2x3と3x2（行x列）の2つの行列を取ります。行列の乗算の結果は2x2行列です。 Aの列とBの行を調べ、それらの行と列に値の積を追加するように設計されたネストされたforループがあります。

例

#matrix A with 2 rows
A = ([5,10,15],[20,25,30])

#matrix B with 2 columns
B = ([4,8],[12,10],[14,16])

result = [[0 for x in range(2)] for y in range(2)]

for i in range(len(A)):
   # iterate through columns of A
   for j in range(len(B[0])):
      # iterate through rows of B
      for k in range(len(B)):
         result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
for r in result:
   print(r)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。

[350, 380]
[800, 890]

Numpyの使用

Numpyには、行列の乗算を実行するdotという名前の関数が組み込まれています。プログラムの行数が非常に少なくなり、構文も非常に単純になります。

例

import numpy as np

#matrix A
matrix_A = ([5,10,15],[20,25,30])

#matrix B
matrix_B = ([4,8],[12,10],[14,16])
result = np.dot(matrix_A,matrix_B)

# Result
print(result)

出力

上記のコードを実行すると、次の結果が得られます。

[[350 380]
[800 890]]