NumPy 矩阵乘法

NumPy 矩阵乘法

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数组、矩阵

m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

#m显示以下结果：
 array([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
        

数乘：
n = m * 0.25
#n显示以下结果：
array([[ 0.25,  0.5 ,  0.75],
        [ 1.  ,  1.25,  1.5 ]])
        

数组相乘:

c=m*n	等价于	c=np.multiply(m, n)  
# 显示以下结果：
array([[ 0.25,  1.  ,  2.25],
       [ 4.  ,  6.25,  9.  ]])


矩阵相乘
a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
即：
# array([[1, 2, 3, 4],
#        [5, 6, 7, 8]])

b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
即：
# array([[ 1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6],
#        [ 7,  8,  9],
#        [10, 11, 12]])

c = np.matmul(a, b) 等价于	c=a.dot(b)
c显示以下结果：
# array([[ 70,  80,  90],
#        [158, 184, 210]])

dot函数
a.dot(b)	等价于	np.matmul(a, b) 

矩阵相乘的matmul函数和dot函数的先后位置很重要，因为要满足矩阵乘法；
而数组相乘，只是对应元素相乘。