文章目錄

• 1、導入numpy庫備用
• 2、生成兩個隨機矩陣
• 3、用`list` 實現(xiàn)矩陣相乘
• 4、直接采用`numpy`矩陣乘法
• 5、算法結果比較
• 6、結論

1、導入numpy庫備用

import numpy as np

2、生成兩個隨機矩陣

a = np.random.rand(1000,1000) b = np.random.rand(1000,1000)

3、用list 實現(xiàn)矩陣相乘

%%time c = [[sum(i*j) for j in b.T] for i in a] Wall time: 4min 52s

4、直接采用numpy矩陣乘法

%%time d = a @ b Wall time: 98.9 ms

5、算法結果比較

print(((c-d)**2).sum()) 4.162550960848347e-20

6、結論

• 由結果可見基于 list 的實現(xiàn)是正確的。
• 但效率相比numpy而言相差太遠

總結

以上是生活随笔為你收集整理的利用Python实现矩阵乘法并与numpy的结果比较的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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