在Python中使用 Numpy 在单行中将两个矩阵相乘

NumPy 是 Python 编程语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算。本文将介绍如何在 Python 中使用 NumPy 在单行中将两个矩阵相乘。

如果你已经安装好了 NumPy ，那么你可以直接在 Python 中调用 NumPy 的 dot() 函数实现将两个矩阵相乘。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.array([ [1, 2], [3, 4] ])
b = np.array([ [5, 6], [7, 8] ])

c = np.dot(a, b)

在上面的例子中，我们通过 import 语句引入了 NumPy 库，并使用 np.array() 函数创建了两个矩阵 a 和 b。我们可以使用 np.shape() 函数来查看矩阵的维度信息：

print(np.shape(a)) # 输出 (2, 2)
print(np.shape(b)) # 输出 (2, 2)

接着，我们调用 np.dot() 函数将这两个矩阵相乘，并将结果保存在变量 c 中。最后，我们可以使用 print() 函数来查看乘积矩阵 c 的内容：

print(c) # 输出 [[19 22] [43 50]]

从上面的例子可以看出，使用 NumPy 在单行中将两个矩阵相乘非常简单。同时，NumPy 还提供了很多其他的矩阵运算函数，例如 np.transpose() 用于矩阵转置，np.trace() 用于计算矩阵的迹等等，这些函数都可以帮助我们更加方便地进行矩阵运算。

总之，NumPy 为 Python 程序员提供了大量的矩阵处理方法，不仅能够提高编程的效率，还能够简化底层代码的编写难度。