矩陣乘法：
左乘：設a為m*p的矩陣，b為p*n的矩陣，那麼稱m*n的矩陣c為矩陣a與b的乘積，記作c=ab，稱為a左乘以b。
左乘是做行變換；
用對角陣左乘乙個矩陣，就是用對角陣的對角元分別乘這個矩陣的對應各行；
右乘：設a為m*p的矩陣，b為p*n的矩陣，那麼度稱m*n的矩陣c為矩陣a與b的乘積，記作版c=ab，稱為b右乘以a。
右乘是做列變換；
用對角陣右乘乙個矩陣，就是用對角陣的對角元分別乘這個矩陣的對應各列。
謹慎使用python的numpy進行矩陣計算，理由如下：
（1）如果通過numpy包進行矩陣計算，可能把陣列誤認為矩陣！
比如numpy.diag([1,2,3])，返回是對角矩陣的形式，你以為是矩陣，其實是陣列！
當你發現所有矩陣乘法都變成陣列乘法的時候，很恐怖的一件事！
（2）如果你一定要用numpy，慎用星號*表示乘法！
如果a和b都是陣列，a*b是陣列乘法（對應元素相乘），返回陣列；
如果a和b中有乙個是矩陣，a*b預設變成矩陣運算（行列式相乘），返回矩陣；
（3）如果你一定要用numpy，千萬不要用1表示單位矩陣；
1-a，如果a是陣列，這裡的1預設為全1陣列（非單位矩陣的形式）；
1-a，如果a是矩陣，這裡的1預設為全1矩陣（非單位矩陣的形式）；
真正的單位矩陣，只有對角線元素為1，其他元素為0，用np.identity(n)生成單位矩陣；
（4）np.dot(a, b) 是做矩陣運算，但是返回值卻是陣列！
舉個例子：在python中，矩陣與陣列採用np.dot()計算時，雖然是矩陣計算，但是所得結果均為乙個陣列；
陣列在前時，可按照將陣列看成1行n列的矩陣，與矩陣相乘，可得計算結果。但需注意計算結果依然只是陣列，及其shape為（k，）形式，而不是（1，k）；
附上**供理解：
import numpy as np
a = np.diag([1,2,3])
b = np.diag([4,5,6])
c = np.array([[0.1,0.2,0.3],[0.4,0.5,0.6],[0.7,0.8,0.9]])
print("\n區分 h_stack 和 column_stack")
print(np.hstack((a, b)))
print(np.column_stack((a, b)))
print("\n區分 陣列乘法 和 矩陣乘法")
print(type(a*c))
print(a*c)
print(type(a.dot(c)))
print(a.dot(c)) # 雖然是矩陣乘法，但返回值為陣列
print("\n區分 全1陣列 和 單位矩陣")
print(type(1-a))
print(1-a)
print(type(np.identity(3)-a))
print(np.identity(3)-a)
print("\n陣列乘法：(全1陣列-a)*對角陣列 = (單位陣列-a)*對角陣列")
print((1-a)*b)
print((np.diag([1,1,1])-a)*b)
print("\n矩陣乘法：全1矩陣x對角陣列) != 單位陣列x對角陣列)")
print((1-a).dot(b))
print(b.dot(1-a))
print(np.dot(1-a, b))
print(np.dot(b, 1-a))
print("\n對角陣列 x 陣列 = 兩個陣列對角元素相乘")
print(type(a*c))
print(a*c)
print("\n對角陣列 x 矩陣 = 對角陣的對角元分別乘這個矩陣的對應各行")
d = np.mat(c)
print(type(a*d))
print(a*d)
謹慎使用viewWithTag
uilabel cl title self viewwithtag 101 cl title.text infos total time uilabel cl distance self viewwithtag 102 cl distance.text infos distance uilabel ...
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