Moltiplicazione dell'array numpy

Numpy è la biblioteca di Python che ci fornisce una vasta gamma di metodi per eseguire vari calcoli matematici sugli array. Quando si tratta della moltiplicazione di un array, è facile moltiplicare 2 × 2, 3 × 3 o fino a 5 × 5. Ma quando supera la dimensione 5 × 5, potrebbe essere difficile e assumere il tempo per moltiplicarli manualmente. Ma le funzioni integrate numpy hanno reso facile per noi eseguire moltiplicazione su array di grandi dimensioni. La moltiplicazione della matrice è quella in cui due matrici vengono moltiplicate e di conseguenza fornisce una singola matrice. Ci sono tre metodi forniti da numpy per moltiplicare le matrici.

Esistono tre metodi per eseguire la moltiplicazione dell'array. Questi sono i seguenti:

Il prodotto punto degli array

Il prodotto DOT è anche noto come prodotto scalare. In questo tipo di moltiplicazione, un valore intero costante viene moltiplicato per la matrice o due array delle stesse dimensioni vengono moltiplicati. In una matrice scalare, la dimensione della matrice non ha importanza quando una costante viene moltiplicata perché moltiplichiamo il valore costante per ciascun valore della matrice.

Sintassi

La seguente sintassi viene utilizzata per calcolare il prodotto DOT dell'array:

np.Dot (Costant_Value, Array)

Qui, due argomenti vengono passati per primi: uno è il numero costante e l'altro è l'array da moltiplicare. Un'altra cosa da ricordare è che questo ordine degli argomenti approvati non importa. Possiamo passare prima l'array e il secondo può essere i valori costanti, lo stesso del caso della moltiplicazione dell'array.

np.dot (array_a, array_b)

Qui vengono approvati due argomenti: questi sono array.

Esempio 1

Eseguiamo un esempio per capire profondamente il prodotto scalare. In questo esempio, moltiplicheremo un array con il valore costante. Innanzitutto, importa la libreria numpy mentre utilizziamo la funzione integrata fornita dalla libreria numpy. Quindi, dichiariamo una variabile che contiene il valore che deve essere moltiplicato per la variabile dell'array "cons_val" con valore "2" e un array che contiene la matrice 2 × 2 con valori di "3", "6", "5 "E" 2 ".

Dopo aver dichiarato la nostra variabile e array costanti, dichiariamo un'altra variabile denominata "risultante_arr" che contiene il prodotto DOT dell'array. Passiamo il NP.funzione dot () che è responsabile del calcolo del prodotto DOT con due argomenti: il nostro array e il valore costante.

Importa Numpy come NP
cons_val = 2
arr = [[3, 6], [5, 2]]
reslting_arr = np.dot (cons_val, arr)
Print ("Array originale:", arr)
Stampa ("Prodotto scalare dell'array arr è:", reslting_arr)

Infine, usando l'istruzione print (), stampiamo entrambi gli array: l'array originale e l'array risultante che è il prodotto punto di quello originale. L'output del nostro codice viene visualizzato nel seguente esempio dopo che è stato eseguito:

Esempio 2

Nell'esempio precedente, abbiamo moltiplicato il valore costante con un array usando il NP.funzione dot (). La moltiplicazione scalare può anche essere eseguita su due array. Eseguiamo questo esempio per comprendere il funzionamento dei prodotti DOT su array diversi. In primo luogo, importando correttamente la nostra libreria numpy, dichiariamo due array della stessa dimensione che sono: Array_a i cui valori sono "3" e "6" e Array_B con valori di "12" e "4". Quindi, dichiariamo un'altra variabile a cui assegniamo il NP.funzione dot () che contiene due argomenti che sono i nostri array che devono essere moltiplicati. Quindi, visualizza entrambi gli array originali utilizzando le istruzioni di stampa.

Il seguente frammento è l'output del codice che abbiamo eseguito. Il prodotto scalare risultante delle nostre matrici è "60".

Prodotto matrice di array

Il prodotto Matrix dell'array ci consente di moltiplicare due array mentre facciamo matematicamente. In questo tipo di moltiplicazione, prendiamo una riga dal primo array e una colonna dal secondo. La riga "R1" del primo array viene moltiplicata per la colonna "C1" del secondo array e poi li aggiungiamo per ottenere il prodotto. In questo tipo di moltiplicazione, le righe del primo array devono essere uguali alla colonna del secondo array.

Sintassi

np.Matmul (Array1, Array2)

Il matmul () è la funzione integrata fornita dalla libreria numpy per calcolare la moltiplicazione della matrice semplicemente passando loro gli array da moltiplicare. Nella sintassi precedente, Array1 e Array2 sono gli array che moltiplicheremo.

Esempio 1

Per comprendere l'uso della funzione matmul () più brevemente, implementiamo un esempio. Una volta che imporiamo correttamente la nostra libreria Numpy, dichiariamo due array: "arr_a" e "arr_b". L'array Firt, "arr_a", contiene i valori "3", "6", "5" e "2" mentre "arr_b" contiene "12", "4", "6" e "1". Ora, passando al passaggio successivo in cui dichiariamo un'altra variabile responsabile di mantenere il risultato della moltiplicazione degli array alla variabile denominata "reslting_arr", passiamo la funzione matmul () con gli array come argomenti. Infine, stampiamo gli array originali e il prodotto degli array che abbiamo calcolato usando la funzione matmul ().

Importa Numpy come NP
arr_a = np.Array ([[3, 6], [5, 2]])
arr_b = np.array ([[12, 4], [6, 1]])
reslting_arr = np.matmul (arr_a, arr_b)
print ("Array originale A:", arr_a)
Print ("Array originale B:", arr_b)
print ("Matrix Product of Array ARR è:", Reslting_arr)

Come funziona

In questo caso, ARR_A (0,0) viene moltiplicato per l'arr_b (0,0) e aggiunto al prodotto di ARR_A (0,1) e ARR_B (1,0) per ottenere l'elemento reslting_arr (0,0) l'array risultante. Lo stesso viene fatto per i prossimi elementi che corrispondono tra loro.

Abbiamo calcolato in modo uccerico il prodotto di entrambi gli array come mostrato nella figura seguente:

Moltiplicazione per elementi

Entrambi gli array devono avere le stesse dimensioni di 2 × 2, 3 × 3 e così via. La moltiplicazione per l'elemento viene eseguita utilizzando la funzione numpy integrata che è NP.moltiplicare().

Sintassi

np.Multiply (Array1, Array2)

Esempio 1

Per spiegare il concetto di moltiplicazione per l'elemento, diamo l'esempio per ottenere una migliore comprensione. Includiamo prima la nostra biblioteca numpy come NP. Dopodiché, inizializziamo due variabili che contengono l'array originale che stiamo per moltiplicare. Array1 contiene i valori "5", "1", "6" e "2" mentre Array2 contiene i valori "3", "3", "4" e "2". Ora, creiamo un'altra variabile che contiene l'array di moltiplicazione risultante a cui passiamo entrambi gli array come argomenti al nostro NP.funzione multiply () responsabile del calcolo del prodotto per l'elemento.

Come funziona

L'arr_a (0,0) viene moltiplicato per la matrice arr_b (0, 0). Mentre arr_a (0,1) viene moltiplicato per arr_b (0,1) e così via. Il risultato è memorizzato nell'array risultante che abbiamo dichiarato come risultante_arr a cui abbiamo assegnato NP.funzione multiply () con due parametri che sono i nostri array originali.

Importa Numpy come NP
Array1 = np.array ([[5, 1], [6, 2]])
array2 = np.array ([[3, 3], [4, 2]])
array_result = np.Multiply (Array1, Array2)
Print ("Array originale1:", Array1)
Print ("Array Original:", Array2)
Print ("Element Wise Product of Array Array è:", Array_Result)

Alla fine, stampiamo semplicemente sia array che l'array risultante utilizzando l'istruzione print (). Per quanto riguarda l'esecuzione, il seguente snippet visualizza l'output del nostro codice:

Conclusione

In questo articolo, abbiamo discusso della moltiplicazione della matrice numpy usando diverse funzioni numpy. Abbiamo fatto del nostro meglio per elaborare i diversi metodi per calcolare il prodotto delle matrici. Numpy ci consente di eseguire vari calcoli sulle matrici usando i semplici metodi integrati. Quando si tratta di un gran numero di moltiplicazione della matrice, può essere tenuto semplicemente usando le funzioni spiegate. Non dobbiamo calcolarli manualmente.