Python numpy库中dot()、matmul()、multiply、*、@的异同

Python numpy库中dot()、matmul()、multiply、*、@的异同

被numpy库里矩阵乘法弄糊涂了，尝试做了一份表格来对比差异，代码比较简单就不贴了 主要是不同函数的差异，不涉及到广播机制

运算用例a*bnp.multiply(a,b)np.matmul(a,b)np.dot(a,b)a@b向量$\left[\begin{array}{cc}0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}1& 2\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{cc}0& 2\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{cc}0& 2\end{array}\right]$222维度不同的多维数组a,b(np.array)$\left[\begin{array}{cc}1& 2\\ 3& 4\\ 5& 6\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}1\\ 2\end{array}\right]$ValueError无法相乘ValueError无法相乘$\left[\begin{array}{c}5\\ 11\\ 17\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{c}5\\ 11\\ 17\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{c}5\\ 11\\ 17\end{array}\right]$维度相同的多维数组a,b(np.array)$\left[\begin{array}{cc}0& 1\\ 2& 3\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}2& 3\\ 4& 5\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{cc}0& 3\\ 8& 15\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{cc}0& 3\\ 8& 15\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{cc}4& 5\\ 16& 21\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{cc}4& 5\\ 16& 21\end{array}\right]$$\left[\begin{array}{cc}4& 5\\ 16& 21\end{array}\right]$矩阵同上$\left[\begin{array}{cc}4& 5\\ 16& 21\end{array}\right]$同上同上同上同上

注意：

a.dot(b)结果等同于np.dot(a,b)np.array与np.matrix可以互相转换，matrix库有一些更实用的函数，如转置(.T)

总结：

对于向量/多维数组：

multiply()与*作用相同，为对应位置元素相乘dot()、matmul()、@作用相同，为求向量内积/矩阵乘法

对于矩阵(np.matrix)：

*为做矩阵乘法，需要注意与多维数组的区别

才学python几个月的萌新，有错误的地方欢迎指出