Numpy中幾種矩陣的乘法

dot

  1. 同線性代數(shù)中矩陣乘法的定義: np.dot()
    np.dot(A, B):對于二維矩陣囤萤,計(jì)算真正意義上的矩陣乘積贸营,同線性代數(shù)中矩陣乘法的定義。對于一維矩陣澎羞,計(jì)算兩者的內(nèi)積。見如下Python代碼:


    image.png

    當(dāng)然锅锨,當(dāng)為一維的時候叽赊,在numpy中是值得秩為1的一個數(shù)組,并不是向量必搞。這樣得到的就是一個內(nèi)積必指。

注意這樣寫,其實(shí)是一個列向量恕洲,代表有多行,下面2張圖體會一下

一個是有[[]],一個是[]
表示的完全不同


image.png
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np.multiply(), 或 *

在Python中塔橡,實(shí)現(xiàn)對應(yīng)元素相乘,有2種方式霜第,一個是np.multiply()谱邪,另外一個是*。見如下Python代碼:


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