Numpy Matrix Ops
Умножение матриц и скалярное произведение.
Обзор
МассивыNumPyпредставляют собой C-непрерывные карты внутриWASM.
Операции выполняются с использованием предопределенных функций LAPACK.
Код и вывод выполнения
Конвейер массива умножения с внутренним использованием numpy.
matrix.py
Попробуйте в редактореimport numpy as np
# Create two 3x3 matrices
matrix_A = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
matrix_B = np.array([
[9, 8, 7],
[6, 5, 4],
[3, 2, 1]
])
print("Matrix A:")
print(matrix_A)
print("\nMatrix B:")
print(matrix_B)
# Matrix Multiplication (Dot Product)
result = np.dot(matrix_A, matrix_B)
print("\nResult of A * B:")
print(result)
# Transpose
print("\nTranspose of Result:")
print(result.T)Терминальный выход
Matrix A:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
Matrix B:
[[9 8 7]
[6 5 4]
[3 2 1]]
Result of A * B:
[[ 30 24 18]
[ 84 69 54]
[138 114 90]]
Transpose of Result:
[[ 30 84 138]
[ 24 69 114]
[ 18 54 90]]Пошаговая реализация
- Обработка данных
- Математика конвейера машинного обучения
- Инициализация тензора AI
Часто задаваемые вопросы
Поддерживаются ли C-расширения?
Большинство стандартных расширений C для обработки данных предварительно скомпилированы и упакованы в ядро времени выполненияPyodide.
Связанные темы
Код умножения матрицы Python
Выполните умножение матриц на чистом Python без зависимостей. Запустите наше сравнение вложенных циклов и оптимизированных структур.
Скрипт простого калькулятора PythonСоздайте базовый калькулятор на Python. Узнайте, как сопоставлять математические операторы, использовать потоки выполнения пользователей и обрабатывать логику собственными средствами.