python numpy.matmul实现矩阵相乘-Python教程-PHP中文网

python numpy.matmul实现矩阵相乘

冷炫風刃

发布： 2025-10-03 13:06:02

原创

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numpy.matmul用于执行矩阵乘法，要求左矩阵列数等于右矩阵行数，支持多维数组按最后两维进行矩阵乘法并广播其余维度，与*（逐元素相乘）和np.dot（高维行为不同）有区别，推荐用于明确的矩阵运算，等价于@操作符。

python numpy.matmul实现矩阵相乘

在 Python 中，numpy.matmul 是 NumPy 提供的用于执行矩阵乘法的函数。它专为线性代数中的矩阵相乘设计，比普通的数组乘法（如 *）更符合数学意义上的矩阵乘法。

numpy.matmul(A, B) 计算两个数组 A 和 B 的矩阵乘积。要求 A 的列数等于 B 的行数。

示例：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2],
[3, 4]])
B = np.array([[5, 6],
[7, 8]])

C = np.matmul(A, B)
print(C)
# 输出：
# [[19 22]
# [43 50]]

当输入是三维或更高维数组时，matmul 沿最后两个轴进行矩阵乘法，广播其余维度。

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例如，两个形状为 (2, 3, 4) 和 (2, 4, 5) 的数组可以相乘，结果为 (2, 3, 5)。

A = np.random.rand(2, 3, 4)
B = np.random.rand(2, 4, 5)
C = np.matmul(A, B)
print(C.shape) # (2, 3, 5)

注意以下几点避免混淆：

实际使用中注意：

基本上就这些。掌握 matmul 能帮助你在科学计算和机器学习中正确实现线性变换、神经网络层计算等任务。

以上就是python numpy.matmul实现矩阵相乘的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

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