python矩阵乘法菜鸟_Python中的⼏种矩阵乘法（转）⼀. np.dot()
keras api1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表⽰：asp源码封装exe
对⼆维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。
对于⼀维矩阵，计算两者的内积。
2.代码
【code】
import numpy as np
# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 2-D array: 3 x 2
two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
two_multi_res = np.dot(two_dim_matrix_one, two_dim_matrix_two)
print('two_multi_res: %s' %(two_multi_res))
# 1-D array
one_dim_vec_one = np.array([1, 2, 3])
one_dim_vec_two = np.array([4, 5, 6])
one_result_res = np.dot(one_dim_vec_one, one_dim_vec_two)
print('one_result_res: %s' %(one_result_res))
【result】
two_multi_res: [[22 28]
[49 64]]
one_result_res: 32
⼆. np.multiply()或 *
1.在Python中，实现对应元素相乘(element-wise product)，有2种⽅式，
⼀个是np.multiply()
另外⼀个是 *
2.代码
【code】
import numpy as np
# 2-D array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
another_two_dim_matrix_one = np.array([[7, 8, 9], [4, 7, 1]])
# 对应元素相乘 element-wise product
element_wise = two_dim_matrix_one * another_two_dim_matrix_one
print('element wise product: %s' %(element_wise))
unstable是什么意思# 对应元素相乘 element-wise product
element_wise_2 = np.multiply(two_dim_matrix_one, another_two_dim_matrix_one)
print('element wise product: %s' % (element_wise_2))
【result】
element wise product: [[ 7 16 27]
[16 35 6]]
element wise product: [[ 7 16 27]
[16 35 6]]
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参考链接：
Python 中的⼏种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *【转】
Python 中的⼏种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *
使⽤array时，运算符 * ⽤于计算数量积(点乘)，函数 dot() ⽤于计算⽮量积(叉乘).使⽤matrix时，运算符 * ⽤于计算⽮量积，函数 multiply() ⽤于计算数量积. 下⾯是使⽤ ...
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