matlab 和 numpy 矩陣乘法異同
最近在用python做一點東西，發現python下面的矩陣運算和matlab是不同的，雖然之前找到了一個關於MATLAB與python在數學運算方面指令的對照表，但是感覺還是不夠詳細。
廣義的矩陣的矩陣乘法包括：矩陣相乘，矩陣點乘，向量乘法與向量點乘，內積。
對應的MATLAB有[* , .* , dot]三種運算子。分別表示的相乘，點乘和內積。
而在numpy中呢，也有*和dot兩種運算
下面開始說他們之間的關係：
1.矩陣乘法：
MATLAB下的矩陣乘法a*b，在python下是numpy.dot(a,b)
很明顯，a的列數必須等於b的行數，因為這個是矩陣的運算。
2.矩陣(向量)點乘
MATLAB下的矩陣點乘是a.*b，而在python下是a*b,
很明顯，a與b的size是完全一樣的
3.內積
在MATLAB下，vector的內積，用函式dot(a,b)實現。而在python下，也是dot(a,b)
a,b的長度必須一致
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