Курс Python → Метод rmatmul для обратного матричного умножения

Метод rmatmul в Python представляет собой специальный метод, который используется для реализации обратного матричного умножения. Обычно матричное умножение выполняется с использованием оператора @, но если левый операнд не поддерживает этот оператор, то можно воспользоваться методом rmatmul. Этот метод особенно полезен, когда мы работаем с пользовательскими объектами, которые представляют матрицы или поддерживают матричное умножение.

Для примера рассмотрим класс, который представляет пользовательские матрицы. Мы хотим, чтобы этот класс поддерживал матричное умножение как с обычными матрицами (например, списками списков), так и с другими экземплярами нашего класса. Для этого мы можем переопределить метод rmatmul в нашем классе, чтобы обеспечить поддержку обратного матричного умножения.

Пример кода:


class CustomMatrix:
    def __init__(self, matrix):
        self.matrix = matrix

    def __rmatmul__(self, other):
        # Реализация обратного матричного умножения
        pass

# Создание экземпляров пользовательских матриц
matrix1 = CustomMatrix([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = CustomMatrix([[5, 6], [7, 8]])

# Пример использования обратного матричного умножения
result = matrix1 @ matrix2

Используя метод rmatmul, мы можем сделать наш класс более универсальным и поддерживать операции матричного умножения с различными типами данных. Это повышает гибкость и удобство использования нашего класса, так как мы можем выполнять матричное умножение не только с обычными матрицами, но и с другими пользовательскими объектами, которые поддерживают эту операцию.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Транспонирование матрицы
  2. Загрузка постов Instagram
  3. Создание списков в Python
  4. Установка библиотек в Python
  5. Преобразование списка в словарь через генератор
  6. Измерение времени выполнения кода
  7. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  8. Создание новых списков в Python
  9. Работа с изменяемыми коллекциями
  10. Сериализация и десериализация объектов
  11. Работа с контекст-менеджером «with»
  12. Копирование объектов в Python
  13. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  14. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  15. JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
  16. Упрощенный вывод данных в Python
  17. Работа с файлами в Python
  18. Управление импортом в Python
  19. Изменение логики работы с временем
  20. Профилирование данных с Pandas
  21. Атрибуты класса и экземпляра
  22. Курс Data Scientist в медицине
  23. Python enumerate() функции
  24. Просмотр атрибутов и методов класса
  25. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  26. Конкатенация строк с join() в Python
  27. Распаковка с оператором *
  28. Форматирование даты с strftime()
  29. Поиск с библиотекой Google
  30. Комментарии в Python
  31. Добавление кнопки в tkinter
  32. Объединение итераторов
  33. Группы исключений в Python
  34. Форматирование строк в Python
  35. HTTP-запросы с библиотекой Requests
  36. Установка Git и AWS CLI
  37. Работа с Requests для HTTP-запросов
  38. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  39. Глобальные переменные в Python
  40. Просмотр внешних файлов в %pycat
  41. Поиск наиболее частого элемента списке
  42. Python defaultdict добавление ключа
  43. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  44. Отладка регулярных выражений в Python
  45. Использование обратной косой черты в f-строках
  46. Функция reduce() из модуля functools
  47. Сортировка и обратный порядок

Marketello читают маркетологи из крутых компаний