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. Поиск повторов в списке
  2. Изменение IP-адреса в Python
  3. Создание генераторов
  4. Метод add для класса Vector
  5. Эффективная конкатенация строк в Python
  6. Явный импорт в Python
  7. F-строки в Python 3.8
  8. Определение основы слова с showballstemmer
  9. Работа с байтовыми строками в Python
  10. Измерение времени выполнения кода
  11. Оптимизация сравнения в Python
  12. Работа с датой и временем в Python
  13. Объединение списков в Python
  14. Объединение Python и Shell
  15. Получение размера объекта с sys.getsizeof()
  16. Преобразование букв в нижний регистр
  17. Функции в одну строку
  18. Поиск индекса элемента в списке
  19. Функция zip() в Python
  20. Блок else в циклах.
  21. Метод rrshift для пользовательских объектов
  22. Enum в Python
  23. Кортежи в Python: особенности и преимущества
  24. Секреты Python
  25. Декораторы для регистрации функций
  26. Функция map() в Python
  27. Декораторы с @wraps
  28. Транспонирование матрицы
  29. Вакансии в Nebius
  30. Сортировка HTML по CSS-селектору
  31. Python Тесты и Гайды
  32. Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
  33. Изменение списка срезом
  34. Параллельные вычисления в Python
  35. Аннотации типов в Python
  36. Форматирование строк с помощью f-строк
  37. Переворот строки с помощью срезов
  38. Мониторинг работы программы Py-spy
  39. Метод hash в Python
  40. Работа с массивами в Numpy
  41. Импортирование в Python
  42. Объединение объектов в Python
  43. Вызов функций по строке в Python.
  44. Динамическая типизация в Python
  45. Область видимости переменных
  46. Поток данных в Python
  47. Многопоточность в Python
  48. Создание итерируемых объектов

Marketello читают маркетологи из крутых компаний