Numpy 中的矩陣向量乘法
阿新 • • 發佈:2018-11-07
結論:
元素乘法:np.multiply(a,b)
矩陣乘法:np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)
唯獨注意:*,在 np.array 中過載為元素乘法,在 np.matrix 中過載為矩陣乘法!
對於 np.array 物件
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
- 元素乘法 用 a*b 或 np.multiply(a,b) ,
>>> a*a
array([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
>> > np.multiply(a,a)
array([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
- 矩陣乘法 用 np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)。
>>> np.dot(a,a)
array([[ 7, 10],
[15, 22]])
>>> np.matmul(a,a)
array([[ 7, 10],
[15, 22]])
>>> a.dot(a)
array([[ 7, 10],
[15, 22]])
對於 np.matrix
>>> A
matrix([[1, 2],
[3, 4]])
- 元素乘法 用 np.multiply(a,b)
>>> np.multiply(A,A)
matrix([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
- 矩陣乘法 用 a*b 或 np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)。
>>> A*A
matrix([[ 7, 10],
[15, 22]])
>>> np.dot(A,A)
matrix([[ 7, 10],
[15, 22]])
>>> np.matmul(A,A)
matrix([[ 7, 10],
[15, 22]])
>>> A.dot(A)
matrix([[ 7, 10],
[15, 22]])