python矩阵的加法,python多个矩阵相乘

　　Python矩阵乘法不使用其他库实现矩阵乘法

　　不使用其他库实现矩阵乘法

　　不用numpy库实现矩阵乘法看似很简单，但其中也有漏洞。例如，下面的代码：

　　class mat_mul():def mm(self，A，B):row _ len=len(A)column _ len=len(B[0])cross _ len=len(B)RES _ mat=[[0]* column _ len]* row _ len for I in range(row _ len):for j in range(column _ len):for k in range(cross _ len):temp=A[I][k]* B[j]RES _ mat[I][j]=temp print === print RES _ mat def main():A

　　但是最终程序运行后，结果是

　　最终中间结果输出，发现问题出现在矩阵初始化阶段：

　　RES _ mat=[[0]*row_len]* column _ len这里我要初始化一个全零的row_len*column_len矩阵，所以[0]* row _ len，将新生成的列表乘以coluimn_len。问题是这样的：

　　在python中，如果列表乘以k，看起来列表被复制了k份。但是，事实证明，这k个链表所指向的内存中的对象只有一个，那就是原链表。也就是说，如果改变了其中一个列表，所有的k个列表都会随之改变。

　　示例：

　　C=[[0] * 2] * 2print before:，cc [0] [1]=3print after:，c最终输出结果：

　　您可以看到，我只给第0行的第一个元素赋值3，这导致第1行的第一个元素相应地发生了变化。

　　您可以使用python的id函数来查看每个列表的内存地址：

　　打印ID (C [0])，ID (C [1]) 39642936 39642936。最后发现它的地址是一样的。

　　所以，正确的初始化方法是：

　　RES _ mat=[[0]* row _ len for I in range(column _ len)]这样最后的结果就好了。

　　我一直以为自己懂python，但对它的底层实现还是知之甚少。今后我们应该更加重视这项研究。

　　PS:

　　列表的复制方法：

　　Lista=[1，[2，3]]listb=lista[:]listb=[I for I in lista]listb=copy . copy(lista)listb=copy . deepcopy(lista)只有第五种是完全复制，其他的在不同的场合都会出现上述问题。

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