numpy中matmul()函数的矩阵尺寸要求及注意事项

numpy中的matmul()函数用于计算两个矩阵的矩阵乘积。它的使用方法如下：

numpy.matmul(a, b, out=None)

参数说明：

- a：表示 个矩阵。

- b：表示第二个矩阵。

- out：可选参数，表示用于存储结果的数组。

矩阵乘法的尺寸要求如下：

-  个矩阵a的列数必须等于第二个矩阵b的行数。

计算公式如下：

如果a的尺寸为(m, n)，b的尺寸为(n, p)，则返回的矩阵尺寸为(m, p)。

注意事项：

- 当输入的数组是多维的时候，matmul()函数会先将数组展平成一维，然后再进行矩阵乘法运算。因此，当需要进行多维矩阵乘法时，可以使用numpy的einsum()函数。

下面是一个使用matmul()函数的例子：

import numpy as np

# 创建两个矩阵

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

b = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

# 计算矩阵乘积

c = np.matmul(a, b)

print(c)

运行结果如下：

[[ 58  64]

 [139 154]]

在这个例子中，数组a的尺寸为(2, 3)，数组b的尺寸为(3, 2)，根据矩阵乘法的要求，它们可以进行矩阵乘法运算。计算结果的矩阵c的尺寸为(2, 2)。