python数组（矩阵）乘法（点乘、叉乘）

转载：https://blog.csdn.net/haiziccc/article/details/101361583

总结：
（1）tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)= A@C都属于叉乘，而tf.multiply(A,C)= A*C=A∙C属于点乘。
（2）叉乘称向量积；点乘指对应元素相乘，点乘的结果表示在方向上的投影与的乘积，反映了两个向量的相似度，结果越大越相似。
（3）python中的数组和矩阵：
python中的numpy包下有array(obj)和mat(obj)这两个方法，一个是将对象转为数组，一个是将对象转为矩阵。
1）Numpy 中矩阵(matrix)必须是 2 维的，但是 numpy 中数组 (ndarrays) 可以是多维的；
2）创建方法：
数组：array

from numpy import *A = array([1, 2, 3])  # 数组
B = array([1, 2, 3])  # 数组
print(A)
print(A*B)  # 结果 [1 4 9] 数组相乘
print(dot(A, B))  # 结果 14 结果是数值

矩阵：mat

A = mat([1, 2, 3])  # 矩阵
B = mat([1, 2, 3])  # 矩阵
print(A*B.T)  # 结果 [[14]] 结果是矩阵
print(dot(A,B.T))# 结果 [[14]] 结果是矩阵

（4）https://blog.csdn.net/weixin_43069755/article/details/88209967

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