使用 Python 中的 NumPy 乘法复数矩阵
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在本文中，我们将讨论如何使用 NumPy 相乘两个包含复数的矩阵，但是首先，让我们知道什么是复数。A 复数是可以用 x+yj 形式表示的任意数，其中 x 为实部，y 为虚部。两个复数的乘法可以使用以下公式完成–
NumPy 提供了返回向量 a 和 b 的点积的 vdot() 方法。该函数处理复数的方式不同于点( a 、 b )。
语法:
numpy.vdot(vector_a, vector_b)
例 1:
Python 3
# importing numpy as library
import numpy as np
# creating matrix of complex number
x = np.array([2+3j, 4+5j])
print("Printing First matrix:")
print(x)
y = np.array([8+7j, 5+6j])
print("Printing Second matrix:")
print(y)
# vector dot product of two matrices
z = np.vdot(x, y)
print("Product of first and second matrices are:")
print(z)
输出:
Printing First matrix:
[2.+3.j 4.+5.j]
Printing Second matrix:
[8.+7.j 5.+6.j]
Product of first and second matrices are:
(87-11j)
例 2: 现在假设我们有 2D 矩阵:
Python 3
# importing numpy as library
import numpy as np
# creating matrix of complex number
x = np.array([[2+3j, 4+5j], [4+5j, 6+7j]])
print("Printing First matrix:")
print(x)
y = np.array([[8+7j, 5+6j], [9+10j, 1+2j]])
print("Printing Second matrix:")
print(y)
# vector dot product of two matrices
z = np.vdot(x, y)
print("Product of first and second matrices are:")
print(z)
输出:
Printing First matrix:
[[2.+3.j 4.+5.j]
[4.+5.j 6.+7.j]]
Printing Second matrix:
[[8\. +7.j 5\. +6.j]
[9.+10.j 1\. +2.j]]
Product of first and second matrices are:
(193-11j)
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