numpy array matrix 相乘 |
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numpy不知道为啥要搞很多种乘法，特别容易搞混（网上很多搞混的文章），*在array和matrix中的含义还不同，还造了个@运算符 array 的相乘 a = np.array([1,2,3]) b = np.array([1,2,3]) print(a*b) #[1 4 9] print(np.multiply(a,b)) #[1 4 9] print(a@b) #14 print(np.dot(a,b)) #14array中*/multiply是对应元素相乘，@则是对*/dot结果求和 matrix 的相乘 a = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.matrix([[1],[2],[3]]) print(a*b) print(a@b) print(np.dot(a,b)) ''' 三者结果均为： [[14] [32]] ''' a = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.matrix([[1,2,3]]) print(np.multiply(a,b)) ''' [[ 1 4 9] [ 4 10 18]] '''martix中* @ dot都是直观上的矩阵相乘，而multiply则是对应元素相乘 总结@ dot的含义相对固定，而* multiply则容易混淆 |
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