Multiplicación de matriz numpy

Numpy es la Biblioteca de Python, que nos proporciona una amplia gama de métodos para realizar varios cálculos matemáticos en matrices. Cuando se trata de la multiplicación de una matriz, es fácil multiplicar 2 × 2, 3 × 3 o hasta 5 × 5. Pero cuando excede el tamaño 5 × 5, puede ser difícil y el tiempo tarea en multiplicarlos manualmente. Pero las funciones incorporadas numpy nos facilitaron realizar la multiplicación en grandes matrices. La multiplicación de la matriz es la que se multiplican dos matrices y da una sola matriz como resultado. Hay tres métodos proporcionados por Numpy para multiplicar las matrices.

Hay tres métodos para realizar la multiplicación de matriz. Estos son los siguientes:

El producto DOT de las matrices

El producto DOT también se conoce como producto escalar. En este tipo de multiplicación, un valor entero constante se multiplica por la matriz, o dos matrices de las mismas dimensiones se multiplican. En una matriz escalar, el tamaño de la matriz no importa cuándo se multiplica una constante porque simplemente multiplicamos el valor constante por cada valor de la matriz.

Sintaxis

La siguiente sintaxis se usa para calcular el producto DOT de la matriz:

notario público.Dot (constant_value, matriz)

Aquí, se pasan dos argumentos primero: uno es el número constante y el otro es la matriz que se multiplica. Una cosa más para recordar es que esta orden de los argumentos aprobados no importa. Podemos pasar la matriz primero y el segundo puede ser los valores constantes, lo mismo que en el caso de la multiplicación de la matriz.

notario público.Dot (Array_A, Array_B)

Aquí, se pasan dos argumentos: estos son matrices.

Ejemplo 1

Realicemos un ejemplo para comprender profundamente el producto escalar. En este ejemplo, multiplicaremos una matriz con el valor constante. Primero, importe la biblioteca Numpy mientras utilizamos la función incorporada proporcionada por la biblioteca Numpy. Luego, declaramos una variable que contiene el valor que debe multiplicarse por la variable de matriz "Cons_val" que tiene valor "2" y una matriz que contiene la matriz 2 × 2 que tiene valores de "3", "6", "5 " y 2".

Después de declarar nuestra variable constante y matriz, declaramos otra variable llamada "resultante_arr" que contiene el producto DOT de la matriz. Pasamos el NP.función dot () que es responsable de calcular el producto DOT con dos argumentos: nuestra matriz y el valor constante.

importar numpy como np
contras_val = 2
arr = [[3, 6], [5, 2]]
reslting_arr = np.Dot (contrario, arr)
Imprimir ("Array original:", arr)
print ("Producto escalar de la matriz es:", reslting_arr)

Finalmente, usando la instrucción print (), imprimimos ambas matrices: la matriz original y la matriz resultante, que es el producto de puntos del original. La salida de nuestro código se muestra en la siguiente muestra después de que se ejecuta:

Ejemplo 2

En el ejemplo anterior, multiplicamos el valor constante con una matriz usando el NP.función dot (). La multiplicación escalar también se puede realizar en dos matrices. Realicemos este ejemplo para comprender el funcionamiento de los productos DOT en diferentes matrices. Primero, importando nuestra biblioteca Numpy con éxito, declaramos dos matrices del mismo tamaño que son: Array_a cuyos valores son "3" y "6" y Array_B que tienen valores de "12" y "4". Luego, declaramos otra variable a la que asignamos el NP.función dot () que contiene dos argumentos que son nuestras matrices que se multiplicarán. Luego, muestre ambas matrices originales utilizando las declaraciones de impresión.

El siguiente fragmento es la salida del código que ejecutamos. El producto escalar resultante de nuestras matrices es "60".

Matriz Producto de matrices

El producto matriz de la matriz nos permite multiplicar dos matrices como lo hacemos matemáticamente. En este tipo de multiplicación, tomamos una fila de la primera matriz y una columna del segundo. La fila "R1" de la primera matriz se multiplica por la columna "C1" de la segunda matriz y luego los agregamos para obtener el producto. En este tipo de multiplicación, las filas de la primera matriz deben ser iguales a la columna de la segunda matriz.

Sintaxis

notario público.Matmul (Array1, Array2)

Matmul () es la función incorporada proporcionada por la biblioteca Numpy para calcular la multiplicación de la matriz simplemente pasándolas las matrices para ser multiplicadas. En la sintaxis anterior, Array1 y Array2 son las matrices que multiplicaremos.

Ejemplo 1

Para comprender el uso de la función Matmul () más brevemente, implementemos un ejemplo. Una vez que importamos con éxito nuestra biblioteca Numpy, declaramos dos matrices: "ARR_A" y "ARR_B". La matriz Firt, "Arr_a", contiene los valores "3", "6", "5" y "2", mientras que "ARR_B" contiene "12", "4", "6" y "1". Ahora, pasando al siguiente paso donde declaramos otra variable responsable de mantener el resultado de la multiplicación de matrices a la variable llamada "reslting_arr", pasamos la función matmul () con las matrices como argumentos. Por último, imprimimos las matrices originales y el producto de matrices que calculamos usando la función Matmul ().

importar numpy como np
ARR_A = NP.Array ([[3, 6], [5, 2]])
arr_b = np.Array ([[12, 4], [6, 1]])
reslting_arr = np.Matmul (arr_a, arr_b)
Imprimir ("Array original A:", Arr_a)
Imprimir ("Array original B:", arr_b)
print ("Matrix Product of Array ARR es:", reslting_arr)

Cómo funciona

En este caso, ARR_A (0,0) se multiplica mediante el ARR_B (0,0) y se agrega al producto de ARR_A (0,1) y ARR_B (1,0) para obtener el elemento resling_arr (0,0) de la matriz resultante. Lo mismo se hace para los siguientes elementos que corresponden entre sí.

Calculamos de manera adquisición el producto de ambas matrices como se ve en la siguiente figura:

Multiplicación en cuanto a elementos

Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones que 2 × 2, 3 × 3, y así sucesivamente. La multiplicación en cuanto a elemento se realiza utilizando la función incorporada numpy que es NP.multiplicar().

Sintaxis

notario público.Multiplicar (Array1, Array2)

Ejemplo 1

Para explicar el concepto de multiplicación en forma de elemento, damos un ejemplo para comprender mejor. Primero incluyamos nuestra biblioteca Numpy como NP. Después de eso, inicializamos dos variables que contienen la matriz original que vamos a multiplicar. Array1 contiene los valores "5", "1", "6" y "2", mientras que Array2 contiene los valores "3", "3", "4" y "2". Ahora, creamos otra variable que contiene la matriz resultante de multiplicación a la que pasamos ambas matrices como argumentos a nuestro NP.Función Multiply () que es responsable de calcular el producto de elemento.

Cómo funciona

El arr_a (0,0) se multiplica por la matriz arr_b (0, 0). Mientras que ARR_A (0,1) se multiplica por ARR_B (0,1), y así sucesivamente. El resultado se almacena en la matriz resultante que declaramos como resultante a la que asignamos NP.Función multiplicar () con dos parámetros que son nuestras matrices originales.

importar numpy como np
Array1 = NP.Array ([[5, 1], [6, 2]])
array2 = np.Array ([[3, 3], [4, 2]])
array_result = np.Multiplicar (Array1, Array2)
Imprimir ("Array1 original1:", Array1)
Imprimir ("Array2 original:", Array2)
print ("Elemento de producto de la matriz de matriz es:", Array_Result)

Al final, simplemente imprimimos ambas matrices y la matriz resultante usando la instrucción print (). En cuanto a la ejecución, el siguiente fragmento muestra la salida de nuestro código:

Conclusión

En este artículo, discutimos sobre la multiplicación de matriz numpy usando diferentes funciones numpy. Hicimos todo lo posible para elaborar los diferentes métodos para calcular el producto de las matrices. Numpy nos permite realizar varios cálculos en matrices utilizando los métodos integrados simples. Cuando se trata de una gran cantidad de multiplicación de matriz, se puede mantener simplemente utilizando las funciones explicadas. No tenemos que calcularlos manualmente.