Numpy中的矩陣乘法

對(duì)于np.array對(duì)象

創(chuàng)建兩個(gè)array對(duì)象

>>> import numpy as np
>>> 
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b = np.array([[5,6],[7,8]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> b
array([[5, 6],
       [7, 8]])

元素乘法

a * b或者np.multiply(a,b)

>>> a*b
array([[ 5, 12],
       [21, 32]])
>>> np.multiply(a,b)
array([[ 5, 12],
       [21, 32]])

矩陣乘法

np.dot(a,b)位喂、np.matmul(a,b)a.dot(b)

>>> np.dot(a,b)
array([[19, 22],
       [43, 50]])
>>> np.matmul(a,b)
array([[19, 22],
       [43, 50]])
>>> a.dot(b)
array([[19, 22],
       [43, 50]])

對(duì)于np.matrix對(duì)象

兩個(gè)matrix對(duì)象

>>> a = np.matrix(a)
>>> b = np.matrix(b)
>>> a
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
>>> b
matrix([[5, 6],
        [7, 8]])

元素乘法

np.multiply(a,b)

>>> np.multiply(a,b)
matrix([[ 5, 12],
        [21, 32]])

矩陣乘法

a * b浪耘、np.dot(a,b)np.matmul(a,b)a.dot(b)

note:
對(duì)于matrix對(duì)象來說塑崖,a * b是矩陣乘法七冲。與array對(duì)象是不一樣的

>>> a*b
matrix([[19, 22],
        [43, 50]])
>>> np.dot(a,b)
matrix([[19, 22],
        [43, 50]])
>>> np.matmul(a,b)
matrix([[19, 22],
        [43, 50]])
>>> a.dot(b)
matrix([[19, 22],
        [43, 50]])
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