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我想弄清楚如何创建一个点积矩阵。这是我到目前为止所做的代码：

C = [[4,1,9], [6,2,8], [7,3,5]]
D = [[2,9], [5,2], [1,0]]

def prettyPrint(A):
    for i in range(len(A)):
        line = "{0: >7}".format("|"+str(A[i][0]))
        for j in range(1, len(A[i])):
            line = line + "{0: >7}".format(str(A[i][j]))
        line = line + "|"
        print(line)
#for addition of vectors   
def matrixADD(A,B):
    Z = []
    for i in range(len(A)):
        row = []
        for j in range(len(A[0])):
            row.append(A[i][j]+B[i][j])
        Z.append(row)
    return Z
#for subtraction of vectors
def matrixSUB(A,B):
    Z = []
    for i in range(len(A)):
        row = []
        for j in range(len(A[0])):
            row.append(A[i][j]-B[i][j])
        Z.append(row)
    return Z
#for multiplication of vectors
def row(A,i):
    Z = []
    Z.extend(A[i])
    return Z

def col(B,j):
    Z = []
    for row in B:
        Z.append(row[j])
    return Z

def dotProduct(x,y):
    prod = 0
    prod = sum(p*q for p,q in zip(x,y))
    return prod

def matrixMUL(A,B):
    Z = []
    #Need to do.
    return Z

print("\nC * D:")
prettyPrint(matrixMUL(C,D))

这matrixMUL(A,B)是我遇到麻烦的部分。该程序应该通过这种计算：示例：

Z = C * D =
row(C,0) • col(D,0)   row(C,0) • col(D,1)
row(C,1) • col(D,0)   row(C,1) • col(D,1)
row(C,2) • col(D,0)   row(C,2) • col(D,1)
Z =
(4*2 + 1*5 + 9*1)   (4*9 + 1*2 + 9*0)
(6*2 + 2*5 + 8*1)   (6*9 + 2*2 + 8*0)
(7*2 + 3*5 + 5*1)   (7*9 + 3*2 + 5*0)
Z =
22    38
30    58
34    69

然后只有这个打印语句：

C * D:
     |22     38|
     |30     58|
     |34     69|

我需要使用其他树（或三个？不知道是否有错字）功能。在过去的三天里，我一直在尝试这个，并且查看了我能想到的所有内容。这是我尝试过的一些失败的代码（我只是注释掉出了问题的东西）：

def matrixMUL(A,B):
    Z = []
    Z.append(int(dotProduct(row(A,B),col(A,B))))
    #if len(col(B,j)) != len(row(A,i)):
        #print("Cannot multiply the two matrices. Incorrect dimensions.")
    #else:
        #for n in range(row(A,i)):
            #for m in range(col(B,j)):
                #Z.append(dotProduct(x,y))
    return Z
    #mult = sum(p*q for p,q in zip(x,y))
    #Z.append(mult)
    #Z = []
    #for i in range(len(A)):
        #row = []
        #for j in range(len(A[0])):
            #row.append(A[i][j]+B[i][j])
        #Z.append(row)
    #return Z

我不知道我还能尝试什么。有人可以帮忙吗？

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1 回答 1

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你可以这样做：

def matrixMUL(A,B):
    Z = [[0] * len(B[0]) for zz in range(len(A))]
    for i in range(0,len(A)):
        a = row(A,i)
        for j in range(0,len(B[0])):
            b = col(B,j)
            Z[i][j] = sum(p*q for p,q in zip(a,b))
    return Z

我在编写这样的代码时遇到的一个困难是首先正确地初始化矩阵。

如果我们使用类似的代码Z = [[0] * len(B[0])] * len(A)，那么我们最终会创建一个列表Z，其中包含对相同长度零列表的len(A) 引用。因此，类似代码看起来会“神奇地”改变并同时相等，因为所有这些都引用同一个列表中的同一个元素。len(B[0])z[0][0] = 1Z[1][0]Z[2][0]1

通过使用如上所示的列表推导式初始化矩阵Z，我们可以确定我们有一组在 中引用的唯一列表Z。

另一种避免需要初始化所有Z（从而完全避免列表引用问题）的方法是：

def matrixMUL2(A,B):
    Z = []
    for i in range(0,len(A)):
        a = row(A,i)
        r = []
        for j in range(0,len(B[0])):
            b = col(B,j)
            r.append(sum(p*q for p,q in zip(a,b)))
        Z.append(r)
    return Z

这两个函数都没有进行应有的错误检查（例如，检查矩阵是否具有相应的维度大小，这是乘法所必需的），因此它们还没有达到良好的生产代码标准。此外，正如评论中所建议的那样，如果numpy可用，我强烈建议使用numpy而不是为此编写自己的代码。

于 2013-03-29T00:35:21.720 回答