布尔矩阵相乘答案

【问题标题】：Multiplying Boolean Matrices布尔矩阵相乘
【发布时间】：2020-10-20 15:05:53
【问题描述】：

无论行数或列数如何，我都在尝试显式地计算多个 2 个布尔矩阵。

例如，如果A = [[0, 1, 1], [1, 0, 1]] 和B = [[1, 0], [0, 0], [0, 1]], 则产品为[[0, 1], [1, 1]]。

编辑：我想明确地不使用numpy。

【问题讨论】：

虽然尺寸不一样
如果您愿意使用numpy，那么import numpy as np;np.dot(A,B)
那些不是布尔值，它们是整数值。
布尔值可以用数字表示，0为假，1为真
你尝试了什么？矩阵乘法的公式是已知的，翻译成python应该不难。

标签： python matrix boolean

【解决方案1】：

This answer 在没有numpy 的情况下工作：

from itertools import starmap
from operator import mul
A = [[0, 1, 1], [1, 0, 1]]
B = [[1, 0], [0, 0], [0, 1]]
result = [[sum(starmap(mul, zip(row, col))) for col in zip(*B)] for row in A]
print(result)
>> [[0, 1], [1, 1]]

【讨论】：

这看起来不错，但我对星图和 zip 不熟悉
你需要导入starmap，不是吗？

【解决方案2】：

安装 numpy (pip install numpy)

import numpy as np
a = np.matrix([[0,1,1],[1,0,1]], dtype=bool)
b = np.matrix([[1,0],[0,0],[0,1]], dtype=bool)
print(a*b)

这会产生结果：

[[假真] [真真]]

同[[0,1],[1,1]]

【讨论】：

【解决方案3】：

我found an answer 没有任何不必要的导入：

>>> A = [[0, 1, 1], [1, 0, 1]]
>>> B = [[1, 0], [0, 0], [0, 1]]
>>> [[sum(a*b for a,b in zip(X_row,Y_col)) for Y_col in zip(*B)] for X_row in A]
[[0, 1], [1, 1]]

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以先把它传给ndarray，然后再相乘。

import numpy as np


A = np.array( [[0, 1, 1], [1, 0, 1]], dtype=bool)
B = np.array([[1, 0], [0, 0], [0, 1]], dtype=bool)
result = np.dot(A, B)

print(result)

【讨论】：

如果你确实想做布尔数组乘法，为什么不先用数字代替，然后用 False 替换 0，用 True 替换 1。然后你得到结果。

【解决方案5】：

>> np.matmul(A,B)

array([[0, 1],
       [1, 1]])

【讨论】：