python_numpy_矩阵乘法multiply()、dot()、 matmul()、 * 、 @ 辨析

逃离我推掉我的手 2022-12-28 11:22 82阅读 0赞

# 分类: #

元素相乘:multply()  
矩阵相乘:dot()、matmul()、’@’  
’ \* ': 是特别的。在数组操作中(如np.array(...))，作为元素相乘；在矩阵操作中作为矩阵相乘。

# 以下举例说明： #

import numpy as np

## 在数组上操作的效果： ##

>>> a1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    >>> b1 = np.array([1,2,3])
    >>> a2 = np.array([1,2,3])
    >>> b2 = np.array([1,2,3])

>>> a1 * b1 # 对应元素相乘
    [[ 1  4  9]
     [ 4 10 18]]
    >>> a1 @ b1 #　矩阵相乘
    [14 32]
    >>> a2 * b2 #　对应元素相乘
    [1 4 9]
    >>> a2 @ b2 #　矩阵相乘
     14

>>> np.multiply(a1, b1), np.multiply(a2, b2) # 对应元素相乘
    (array([[ 1,  4,  9],
            [ 4, 10, 18]]), array([1, 4, 9]))

>>> np.dot(a1, b1), np.dot(a2, b2) # 矩阵相乘
    (array([14, 32]), 14)

>>> np.matmul(a1, b1), np.matmul(a2, b2) # 矩阵相乘
    (array([14, 32]), 14)

## 在矩阵上的效果： ##

>>> a3 = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]])
    >>> b3_1 = np.matrix([1,2,3])
    >>> b3 = np.matrix([[1],[2],[3]])

>>> a3 * b3 # 矩阵相乘
    [[14]
     [32]]

>>> a3 @ b3 # 矩阵相乘
    [[14]
     [32]]

>>> np.multiply(a3,b3_1) # 对应元素相乘
    matrix([[ 1,  4,  9],
            [ 4, 10, 18]])

>>> np.dot(a3, b3) # 矩阵相乘
    matrix([[14],
            [32]])

>>> np.matmul(a3, b3) # 矩阵相乘
    matrix([[14],
            [32]])

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