NumPy 행렬 벡터 곱셈

1. numpy.matmul()메서드를 사용한 NumPy 행렬 벡터 곱셈
2. numpy.dot()메서드를 사용한 NumPy 행렬 벡터 곱셈

이 튜토리얼은 NumPy에서 두 행렬을 곱하는 방법을 소개합니다.

numpy.matmul()메서드를 사용한 NumPy 행렬 벡터 곱셈

두 행렬의 곱을 계산하려면 첫 번째 행렬의 열 번호가 두 번째 행렬의 행 번호와 같아야합니다. numpy.matmul()메소드는 두 행렬의 곱을 계산하는 데 사용됩니다. numpy.matmul()메소드는 행렬을 입력 매개 변수로 사용하고 다른 행렬의 형태로 제품을 반환합니다. 다음 코드 예제를 참조하십시오.

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
m2 = np.array([[9, 8, 7, 6], [5, 4, 3, 3], [2, 1, 2, 0]])

m3 = np.matmul(m1, m2)
print(m3)

출력:

[[ 25  19  19  12]
 [ 73  58  55  39]
 [121  97  91  66]]

먼저np.array()메서드를 사용하여 2D 배열 형태의 행렬을 생성했습니다. 그런 다음np.matmul(m1,m2)방법으로 두 행렬의 곱을 계산하고 결과를m3행렬에 저장했습니다.

numpy.dot()메서드를 사용한 NumPy 행렬 벡터 곱셈

numpy.dot()메소드는 두 배열의 내적을 계산합니다. 또한 2D 배열에서 해당 배열의 행렬 곱을 찾는 데 사용할 수도 있습니다. numpy.dot()메소드는 두 개의 행렬을 입력 매개 변수로 사용하고 다른 행렬의 형태로 제품을 반환합니다. 다음 코드 예제를 참조하십시오.

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
m2 = np.array([[9, 8, 7, 6], [5, 4, 3, 3], [2, 1, 2, 0]])

m3 = np.dot(m1, m2)
print(m3)

출력:

[[ 25  19  19  12]
 [ 73  58  55  39]
 [121  97  91  66]]

먼저np.array()메서드를 사용하여 2D 배열 형태의 행렬을 생성했습니다. 그런 다음np.dot(m1,m2)방법을 사용하여 두 행렬의 곱을 계산하고 결과를m3행렬에 저장했습니다.