Numpy 中的矩陣向量乘法

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]])

>>> a*a

array([[ 1, 4],
[ 9, 16]])
>>> np.multiply(a,a)
array([[ 1, 4],
[ 9, 16]])

array中矩陣乘法（內積相乘） 。用 np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)或者a@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物件

>>> a

matrix([[1, 2],
[3, 4]])

>>> np.multiply(a,a)

matrix([[ 1, 4],
[ 9, 16]])

矩陣中矩陣乘法 （內積相乘）用 a*b 或 np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)或者a@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]])

numpy 向量 矩陣的乘法

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