Python 3：将向量与不带NumPy的矩阵相乘

我是Python的新手，尝试创建一个函数，将向量乘以矩阵（任意列大小）。 e、 g:

这是我的密码：

def multiply(v, G):
    result = []
    total = 0
    for i in range(len(G)):
        r = G[i]
        for j in range(len(v)):
            total += r[j] * v[j]
        result.append(total)
    return result  

---

问题是，当我尝试选择矩阵（r[j]）中每列的第一行时，会显示错误“列表索引超出范围”。有没有其他不使用NumPy完成乘法的方法？

r

是

G

中的一个元素，因此它是一个只有两个元素的行。这意味着您不能使用索引

j

从

r

获取值，因为

j

从0到

v

的长度，在您的示例中为6。

数音学方法：（使用

numpy.dot

获取两个矩阵的点积）

python方法：

第二个

for

循环的长度是

len（v）

，您尝试根据该长度对

v

进行索引，因此得到了索引错误。作为一种更具python风格的方式，您可以使用

zip

函数获取列表的列，然后在列表中使用

starmap

和

mul

：

In [13]: first,second=[1,0,0,1,0,0], [[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]]

In [14]: from itertools import starmap

In [15]: from operator import mul

In [16]: [sum(starmap(mul, zip(first, col))) for col in zip(*second)]
Out[16]: [1, 1]

---

我需要第一个矩阵可以是二维的解。从@Kasramvd扩展解决方案以接受二维

第一个
矩阵。张贴于此供参考：

>>> first,second=[[1,0,0,1,0,0],[0,1,1,1,0,0]], [[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]]
>>> from itertools import starmap
>>> from operator import mul
>>> [[sum(starmap(mul, zip(row, col))) for col in zip(*second)] for row in first]
[[1, 1], [3, 1]]

我认为您的代码的问题在于循环遍历矩阵的行而不是列。此外，在每次向量*矩阵列计算之后，也不会重置“total”变量。这就是你想要的：

def multiply(v, G):
    result = []
    for i in range(len(G[0])): #this loops through columns of the matrix
        total = 0
        for j in range(len(v)): #this loops through vector coordinates & rows of matrix
            total += v[j] * G[j][i]
        result.append(total)
    return result

我附上了一个矩阵乘法的代码，请遵循一维乘法的示例格式（列表列表）

结果是[[5]]
有一个代码可以帮助你将两个矩阵相乘：

这看起来不适合初学者。@physicalattraction我将添加更多描述；）谢谢我没有遇到过zip函数，这让它变得简单多了！最后一件事，当我试图返回sum（mul（k，t））时，我收到了一个语法错误。它突出显示了外部的方括号，我假设它以列表的形式返回总和。你能解释一下为什么你的答案比其他人的好吗。@user_3pij并不比其他人好，但这是一个不使用numpy的本机代码。我想说明，我们只需使用基本的python就可以完成同样的任务
>>> first,second=[[1,0,0,1,0,0],[0,1,1,1,0,0]], [[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]]
>>> from itertools import starmap
>>> from operator import mul
>>> [[sum(starmap(mul, zip(row, col))) for col in zip(*second)] for row in first]
[[1, 1], [3, 1]]

def multiply(v, G):
    result = []
    for i in range(len(G[0])): #this loops through columns of the matrix
        total = 0
        for j in range(len(v)): #this loops through vector coordinates & rows of matrix
            total += v[j] * G[j][i]
        result.append(total)
    return result

def MM(a,b):
c = []
for i in range(0,len(a)):
    temp=[]
    for j in range(0,len(b[0])):
        s = 0
        for k in range(0,len(a[0])):
            s += a[i][k]*b[k][j]
        temp.append(s)
    c.append(temp)

return c
a=[[1,2]]
b=[[1],[2]]
print(MM(a,b))

A=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
B=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
matrix=[]

def multiplicationLineColumn(line,column):
    try:
        sizeLine=len(line)
        sizeColumn=len(column)
        if(sizeLine!=sizeColumn):
            raise ValueError("Exception")
        res = sum([line[i] * column[i] for i in range(sizeLine)])
        return res
    except ValueError:
        print("sould have the same len line & column")

def  getColumn(matrix,numColumn):
    size=len(matrix)
    column= [matrix[i][numColumn] for i in range(size)]
    return column

def getLine(matrix,numLine):
    line = matrix[numLine]
    return line

for i in range(len(A)):
    matrix.append([])
    for j in range(len(B)):
        matrix[i].append(multiplicationLineColumn(getLine(A,i),getColumn(B,j)))

print(matrix)