numpy中*，np.multiply和np.dot辨析
目录
- 1 总结
- 2 向量
- 2.1 向量的内积（点乘）
- 2.2 向量的外积（叉乘）：np.cross(a,b)
- 2.3 向量元素对应位置相乘
- 2.4 示例
- 3 矩阵
- 3.1 矩阵乘法（矩阵叉乘）
- 3.2 矩阵点乘（对应元素相乘）
- 3.3 示例
- 4 Numpp广播
1 总结
向量的内积，即点乘：
np.dot(a,b)等价于a@b
向量的外积，即叉乘：np.cross(a,b)
向量元素对应位置相乘：np.multiply(a,b)等价于a*b
矩阵点乘，即对应元素相乘：
np.multiply(a,b)等价于a*b
矩阵叉乘，即矩阵乘法规则运算：np.dot(a,b)等价于a@b
2 向量
2.1 向量的内积（点乘）
numpy中，点乘有两种方式：
np.dot(a,b)和a@b，且两种方式等价
a=[1,2,3]
b=[6,7,8]
np.dot(a,b)=a@b=16+27+3*8=44
2.2 向量的外积（叉乘）：np.cross(a,b)
2.3 向量元素对应位置相乘
numpy中有两种方式
np.multiply(a,b)和a*b，且两种方式等价
a=[1,2,3]
b=[6,7,8]
a*b=np.multiply(a,b)=[6,14,24]
2.4 示例
3 矩阵
3.1 矩阵乘法（矩阵叉乘）
矩阵叉乘中， 前者的列数必须和后者的行数相等
np.dot(a,b)等价于a@b
3.2 矩阵点乘（对应元素相乘）
矩阵点乘要求两矩阵为同型矩阵，即两个矩阵的行数与列数都相同
np.multiply(a,b)=a*b
3.3 示例
4 Numpp广播
x的列数 必须等于y的行数，这不属于广播的情况，还是矩阵乘法
对x的行进行广播，至与y同维，再对应元素相乘
对x的行和列进行广播，至与y同维，再对应元素相乘
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