Algorithms For Dummies

 

   

  PART 1 

 Getting Started

Note that the output contains the number of rows found in matrix 

a

 and the num-

ber of columns found in matrix 

b

. So how does this all work? To obtain the value 

found in the output array at index [0,0] of 22, you sum the values of a[0,0]*b[0,0] 

(which is 1), a[0,1]*b[1,0] (which is 6), and a[0,2]*b[2,0] (which is 15) to obtain 

the value of 22. The other entries work precisely the same way.

An advantage of using the NumPy 

matrix

 class is that some tasks become more 

straightforward.  For  example,  multiplication  works  precisely  as  you  expect  it 

should. The following code produces a dot product using the 

matrix

 class:

a = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])

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

  

a*b

matrix([[22, 28, 34],

        [49, 64, 79]])

The  output  with  the 

*

  operator  is  the  same  as  using  the 

dot

  function  with  an 

array

. This example also points out that you must know whether you’re using an 

array or a matrix object when performing tasks such as multiplying two matrixes.

To perform an element-by-element multiplication using two 

matrix

 objects, you 

must use the 

numpy

 

multiply

 function.