numpyで行列のmultiplicationをしたい

numpyで行列のmultiplicationをしたいのですがエラーが出ます。どういうことですか？

import numpy as np

matrix_A = np.arange(1,9).reshape(2,4)
matrix_B = np.arange(2,10).reshape(2,4)

matrix_multiplication = np.dot(matrix_A, matrix_B)

ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-d23d99a3861f> in <module>
----> 2 matrix_multiplication = np.dot(matrix_A, matrix_B)

<array_function internals> in dot(*args, **kwargs)

ValueError: shapes (2,4) and (2,4) not aligned: 4 (dim 1) != 2 (dim 0)

tiitoi

2020/06/23 09:56

multiplication は行列積とアダマール積 (要素ごとの積) どちらのことを言っていますか？

H.JUN

2020/06/23 09:59

行列積ですあと、2、４に変えてますが片方は4、２でした

tiitoi

2020/06/23 10:05

> 片方は4、２でしたなんのことですか？質問のコードだと、どちらも (2, 4) の行列なので、(2, 4) の行列と (2, 4) の行列の行列積は計算できませんというエラーです。

H.JUN

2020/06/23 11:03

そうですね、両方とも2，4と書いてしまっていました。翻訳ありがとうございました。

meg_

2020/06/23 11:45

問題は解決したってことでしょうか？

行動規範の内容に同意します

回答1件

Numpyには2種類の乗算があります。
1つ目は、要素ごとの乗算です。

python
1>>> matrix_A*matrix_B
2array([[ 2,  6, 12, 20],
3       [30, 42, 56, 72]])
4>>> 3*matrix_A
5array([[ 3,  6,  9, 12],
6       [15, 18, 21, 24]])

もう1つは行列の乗算です。行列の乗算では、最初の行列Aの列数は2番目の行列Bの行数と等しくなければなりません。たとえば、A [2x3]、B [3x2]。この方法で変更できます。

python
1>>> matrix_A = np.arange(1,9).reshape(2,4)
2>>> matrix_B = np.arange(2,10).reshape(4,2)
3>>> matrix_multiplication = np.dot(matrix_A, matrix_B)
4>>> matrix_multiplication
5array([[ 60,  70],
6       [140, 166]])