numpy.matmul
-
numpy.matmul(a, b, out=None) -
Матричное произведение двух массивов.
Поведение зависит от аргументов следующим образом.
- Если оба аргумента являются двумерными, они перемножаются как обычные матрицы.
- Если любой из аргументов является N-мерным, N > 2, он обрабатывается как набор матриц, расположенных в последних двух индексах, и соответствующим образом транслируется.
- Если первый аргумент является одномерным, он преобразуется в матрицу путём добавления 1 к его размерности перед матричным умножением. После матричного умножения добавленная 1 удаляется.
- Если второй аргумент является одномерным, он преобразуется в матрицу путём добавления 1 к его размерности после матричного умножения. Добавленная 1 удаляется.
Умножение на скаляр запрещено; используйте
*вместо этого. Обратите внимание, что умножение набора матриц на вектор приведёт к набору векторов, но matmul не распознает это как таковое.matmulотличается отdotдвумя важными способами.- Умножение на скаляры запрещено.
- Наборы матриц транслируются вместе, как будто матрицы являются элементами.
Предупреждение
Эта функция является предварительной и включена в NumPy 1.10.0 для тестирования и документирования. Её семантика не изменится, но количество и порядок необязательных аргументов будут.
Новая в версии 1.10.0.
Параметры: a : array_like
Первый аргумент.
b : array_like
Второй аргумент.
out : ndarray, необязательно
Аргумент вывода. Он должен иметь точно такой же тип, который был бы возвращен, если бы он не использовался. В частности, он должен иметь правильный тип, должен быть C-непрерывным, и его тип данных должен быть таким же типом данных, который возвращался бы для
dot(a,b). Это функция производительности. Поэтому, если эти условия не выполнены, генерируется исключение вместо попытки быть гибким.Возвращает: output : ndarray
Возвращает скалярное произведение
aиb. Еслиaиbявляются одномерными массивами, то возвращается скалярное значение; в противном случае возвращается массив. Еслиoutзадано, то оно возвращается.Исключения: ValueError
Если последняя размерность
aне совпадает с предпоследней размерностьюb.Если передано скалярное значение.
См. также
Примечания
Функция matmul реализует семантику оператора
@введённого в Python 3.5 в соответствии с PEP465.Примеры
Для двумерных массивов это матричное произведение:
>>> a = [[1, 0], [0, 1]] >>> b = [[4, 1], [2, 2]] >>> np.matmul(a, b) array([[4, 1], [2, 2]])Для двумерных массивов, смешанных с одномерными, результат обычный.
>>> a = [[1, 0], [0, 1]] >>> b = [1, 2] >>> np.matmul(a, b) array([1, 2]) >>> np.matmul(b, a) array([1, 2])
Трансляция обычна для наборов массивов
>>> a = np.arange(2*2*4).reshape((2,2,4)) >>> b = np.arange(2*2*4).reshape((2,4,2)) >>> np.matmul(a,b).shape (2, 2, 2) >>> np.matmul(a,b)[0,1,1] 98 >>> sum(a[0,1,:] * b[0,:,1]) 98
Вектор, вектор возвращает скалярное скалярное произведение, но ни один из аргументов не комплексно-сопряжён:
>>> np.matmul([2j, 3j], [2j, 3j]) (-13+0j)
Умножение на скаляр вызывает ошибку.
>>> np.matmul([1,2], 3) Traceback (most recent call last): ... ValueError: Scalar operands are not allowed, use '*' instead
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.matmul.html