Python 中数组、矩阵和元素乘法区别（dot、multiply等） |
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元素乘法：常用 a*b 或 np.multiply(a,b) 完成元素乘法，即对应元素相乘 矩阵乘法：常用np.dot(a,b) 或 a.dot(b)或 np.matmul(a,b) 或a@b或a*b（ab为矩阵）完成，查看 矩阵乘法 特别注意： * 在 np.array (数组)中为元素乘法（对应元素相乘），在 np.matrix（矩阵中）中为矩阵乘法! 如果不理解没关系，看下下面的例子你应该会秒懂。 元素乘法可以用 a*b 或 np.multiply(a,b) 完成元素乘法。 表示a*b，如2*3=6；这种情况比较简单，相信你看下下面的代码就秒懂。 import numpy as np a = 2 b = 3 print('np.multiply(a,b)的结果为：', np.multiply(a, b)) 输出结果： np.multiply(a,b)的结果为： 6 矩阵乘法常用np.dot(a,b) 或 a.dot(b)或 np.matmul(a,b) 完成。矩阵乘法就是线性代数所学的矩阵乘法，忘了的话可以复习下，查看矩阵乘法。注意： * 在 np.array 中为元素乘法，在 np.matrix 中为矩阵乘法! 如果还不理解，先看下下面的例子你会秒懂。 import numpy as np a = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) # 生成一维数组并1-4，并重构为2*2的数组 b = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) # 生成一维数组并1-4，并重构为2*2的数组 print('这是上面生成的数组a：\n', a) # 输出数组a，看下它长什么样 print('这是上面生成的数组b：\n', b) # 输出数组b，看下它长什么样 # 当a，b为数组，执行*运算（此时为元素乘法） print('当a和b为数组时a*b的结果为：\n', a * b) # 将a，b转化为矩阵后，再执行*运算（此时为矩阵乘法），你就会发现与上面的区别 a = np.matrix(a) # 将b转化为矩阵 b = np.matrix(b) # 将b转化为矩阵 print('当a和b为矩阵时a*b的结果为：\n', a * b) 输出结果如下： 这是上面生成的数组a： [[1 2] [3 4]] 这是上面生成的数组b： [[1 2] [3 4]] 当a和b为数组时a*b的结果为（a和b按对应元素相乘）： [[ 1 4] [ 9 16]] 当a和b为矩阵时a*b的结果为（a和b按矩阵乘法相乘）： [[ 7 10] [15 22]]因此，在使用*运算要特别注意，在 np.array（数组） 中为对应元素相乘，在 np.matrix（矩 阵） 中为矩阵乘法! 附测试代码： import numpy as np a = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) # 生成一维数组并1-4，并重构为2*2的数组 b = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) # 生成一维数组并1-4，并重构为2*2的数组 print('这是上面生成的数组a：\n', a) # 输出数组a，看下它长什么样 print('这是上面生成的数组b：\n', b) # 输出数组b，看下它长什么样 # 当a，b为数组，执行*运算（此时为元素乘法） print('当a和b为数组时a*b的结果为：\n', a * b) # 将a，b转化为矩阵后，再执行*运算（此时为矩阵乘法），你就会发现与上面的区别 a = np.matrix(a) # 将a转化为矩阵 b = np.matrix(b) # 将b转化为矩阵 print('当a和b为矩阵时a*b的结果为：\n', a * b) |
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