Курс Python → Метод rmatmul для пользовательских матриц

Метод rmatmul в Python предоставляет возможность расширить функциональность матричного умножения для пользовательских объектов. Этот метод используется для реализации обратного матричного умножения, когда левый операнд не поддерживает оператор @ (метод matmul).

Использование метода rmatmul особенно полезно при работе с матрицами или объектами, которые поддерживают матричное умножение. Этот метод позволяет обрабатывать матрицы пользовательских классов так же, как и обычные матрицы (например, списки списков), расширяя возможности операций матричного умножения.

Для примера, предположим, что у нас есть класс, представляющий пользовательские матрицы, и мы хотим иметь возможность выполнять матричное умножение как с обычными матрицами, так и с другими экземплярами нашего класса. Используя метод rmatmul, мы можем легко реализовать эту функциональность и сделать наш класс более универсальным.


class CustomMatrix:
    def __init__(self, matrix):
        self.matrix = matrix
    
    def __rmatmul__(self, other):
        if isinstance(other, list):
            other_matrix = other
        elif isinstance(other, CustomMatrix):
            other_matrix = other.matrix
        else:
            raise TypeError("Unsupported operand type")
        
        # Perform matrix multiplication
        result = [[sum(a * b for a, b in zip(row, col)) for col in zip(*other_matrix)] for row in self.matrix]
        
        return CustomMatrix(result)

Используя метод rmatmul, мы можем обрабатывать операции матричного умножения с различными типами данных, что увеличивает гибкость и удобство использования нашего класса. Этот лайфхак позволяет легко работать с различными типами матриц и объектов, поддерживающих матричное умножение, что делает наш код более универсальным и удобным.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Вычисление натурального логарифма в NumPy
  2. Генераторы списков
  3. Функция pow() — возвести число в степень
  4. Именование переменных в Python
  5. Python Тесты и Гайды
  6. Генераторы в Python
  7. Защита данных в Python
  8. Установка и загрузка Instaloader
  9. Запуск внешнего кода в Jupyter
  10. Python UserString — создание подклассов строк
  11. Метод pop() списка
  12. Секреты Python
  13. Переворот списка в Python
  14. Отображение HTML кода в Python
  15. Оптимизация строк в Python
  16. Преобразование вложенного списка
  17. Избегание циклических зависимостей классов в Python
  18. Нахождение пересечения множеств
  19. Основные функции и модули Python
  20. Метод join() для объединения строк
  21. Инициализация переменных
  22. Проверка подстроки в строке с помощью in
  23. Тернарный оператор в Python
  24. Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
  25. Отправка POST запроса на сервер.
  26. Функция count() в Python
  27. Дефолтные параметры в Python
  28. Модуль Operator в Python
  29. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  30. Обработка ошибок в Python
  31. Нарезка списков в Python
  32. Поиск индекса элемента в списке
  33. Разделение строк в Python
  34. Метод append() для списка
  35. Парсинг статей с Newspaper3k
  36. Создание новых списков в Python
  37. Оформление кода на Python
  38. Параллельные вычисления в Python
  39. SciPy: широкий функционал для математических операций
  40. Форматирование кода на Python
  41. Оптимизация памяти с помощью __slots__
  42. Метод __imod__ для Python
  43. Функция enumerate в Python
  44. Замена символов в Python
  45. Работа со строками
  46. Метод clear для коллекций
  47. Работа с функцией next() в Python
  48. Измерение времени выполнения кода с помощью time
  49. Отладка кода

Marketello читают маркетологи из крутых компаний