Python PEP 465是一份提案,旨在向Python语言中引入一个新的专用中缀运算符@,用于代表矩阵乘法操作
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Python PEP 465是一份提案,旨在向Python语言中引入一个新的专用中缀运算符@,用于代表矩阵乘法操作。在此之前,Python中已经有了*运算符用于执行元素级别的乘法操作,但矩阵乘法需要特殊的操作符。
使用新的@运算符可以使代码更加简洁易读,并且可以更直接地反映出矩阵乘法的语义。下面是一个简单的例子:
python
import numpy as np
# 创建两个3 x 3的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
# 使用@运算符计算两个矩阵的乘积
C = A @ B
print(C)
该代码片段中,我们使用了NumPy库来创建两个3 x 3的矩阵A和B,并使用@运算符计算它们的乘积。最终结果存储在矩阵C中,并被打印输出。
Python PEP 465是一份提案,旨在向Python语言中引入一个新的专用中缀运算符@,用于代表矩阵乘法操作。在此之前,Python中已经有了*运算符用于执行元素级别的乘法操作,但矩阵乘法需要特殊的操作符。
使用新的@运算符可以使代码更加简洁易读,并且可以更直接地反映出矩阵乘法的语义。下面是一个简单的例子:
python
import numpy as np
# 创建两个3 x 3的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
# 使用@运算符计算两个矩阵的乘积
C = A @ B
print(C)
该代码片段中,我们使用了NumPy库来创建两个3 x 3的矩阵A和B,并使用@运算符计算它们的乘积。最终结果存储在矩阵C中,并被打印输出。
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