python 矩陣乘法

1.列表作為資料結構

def matrixproduct(a, b):

temp2 = 
for i in range(len(a)):         
temp1 = 
for j in range(len(b[0])):
total = 0            
for k in range(len(a[0])):
total += a[i][k] * b[k][j]
return temp2
print(matrixproduct([[1,0],[0,0]], [[0,1],[1,0]]))

以後再想辦法用矩陣快速冪來優化，降低時間複雜度

2.numpy中ndarray作為資料結構

(注意numpy陣列的a*b指的並不是矩陣乘法，a.dot(b)或者numpy.dot(a,b))

import numpy as np

def matrixproduct(a, b):
a=np.array(a)
b=np.array(b)
c=np.dot(a,b)
return c.tolist()
print(matrixproduct([[1,0],[0,0]], [[0,1],[1,0]]))

這種矩陣格式就可以a*b了

import numpy as np

def matrixproduct(a, b):
a=np.mat(a)
b=np.mat(b)
c=a*b
return c.tolist()
print(matrixproduct([[1,0],[0,0]], [[0,1],[1,0]]))

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