试题 算法训练 矩阵乘法

深度学习入门12-多维数组的运算 深度学习入门12-多维数组的运算 图片来源:搜狐 大家好!在上一篇文章中,我们学习sigmoid函数的实现和新的激活函数ReLU,为了更加高效地实现神经网络,我们将学习NumPy多维数组的运算。 1 多维数组 简单地讲,多维数组就是“数字的集合”。如下图所示,单个数据元素可以称为标量,数字排成一列的集合可以称为一位数组,排成长方形的集合称为二维数组,排成三维状的集合称为三维数组,或者(更加一... 阅读详情

思路:定义一个函数,实现矩阵的乘法,打印的时候,按行打印即可,详看代码。

资源限制
时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB
问题描述
  输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。
输入格式
  第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。
  接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j)。
  接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j)。
输出格式
  m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後的矩阵C(i,j)的值。
样例输入
2 3 2
1 0 -1
1 1 -3
0 3
1 2
3 1
样例输出
-3 2
-8 2

提示
矩阵C应该是m行n列,其中C(i,j)等于矩阵A第i行行向量与矩阵B第j列列向量的内积。
例如样例中C(1,1)=(1,0,-1)*(0,1,3) = 1 * 0 +0*1+(-1)*3=-3

代码:

def fun(m,s,n):
	'''
	矩阵相乘
	'''
    for i in range(m): # m
        for j in range(n): # n
            num = 0
            for k in range(s): # s
                num += s1[i][k] * s2[k][j]
            c[i][j] = num
    return c

if __name__ == "__main__":
    # m*s,s*n的矩阵
    nums = list(map(int,input().split()))
    m = nums[0]
    s = nums[1]
    n = nums[2]
    c = [[0] * n for j in range(m)] # m * n 值为0的矩阵
    s1 = []
    s2 = []
    a = m # 计数
    b = s # 计数
    while a > 0: # 矩阵1
        s1.append(list(map(int,input().split())))
        a -= 1
    while b > 0: # 矩阵2
        s2.append(list(map(int,input().split())))
        b -= 1
    c = fun(m,s,n)
    for i in range(len(c)):
        count = 0 # 计数
        for j in range(len(c[0])):
            print(c[i][j],end=' ')
            count += 1 
            if count == len(c[0]): # 判断该行是否打印完
                print() # 打印完一行就换行
用python画带有正负值的条形图 常见的条形图只能表现数据的大小,却不能表现值的正负关系。但是其实仅仅使用`pandas`和`matplotlib`两个包就可以实现y轴负轴的添加以及负值的显示,并且可以为正负值分别设置不同的颜色,让条形图看上去更加清晰,易于我们分析 阅读详情

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