python中np.multiply()、np.dot()和星號(*)三種乘法運算的區別詳解

為了區分三種乘法運算的規則，具體分析如下：

import numpy as np1. np.multiply()函數

函數作用

數組和矩陣對應位置相乘，輸出與相乘數組/矩陣的大小一致

A = np.arange(1,5).reshape(2,2)A

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

B = np.arange(0,4).reshape(2,2)B

array([[0, 1], [2, 3]])

np.multiply(A,B) #數組對應元素位置相乘

array([[ 0, 2], [ 6, 12]])

np.multiply(np.mat(A),np.mat(B)) #矩陣對應元素位置相乘，利用np.mat()將數組轉換為矩陣

matrix([[ 0, 2],[ 6, 12]])

np.sum(np.multiply(np.mat(A),np.mat(B))) #輸出為標量

20

函數作用

對于秩為1的數組，執行對應位置相乘，然后再相加；

對于秩不為1的二維數組，執行矩陣乘法運算；超過二維的可以參考numpy庫介紹。

2.1.1 數組秩不為1的場景

A = np.arange(1,5).reshape(2,2)A

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

B = np.arange(0,4).reshape(2,2)B

array([[0, 1], [2, 3]])

np.dot(A,B) #對數組執行矩陣相乘運算

array([[ 4, 7], [ 8, 15]])

2.1.2 數組秩為1的場景

C = np.arange(1,4)C

array([1, 2, 3])

D = np.arange(0,3)D

array([0, 1, 2])

np.dot(C,D) #對應位置相乘，再求和

8

np.dot(np.mat(A),np.mat(B)) #執行矩陣乘法運算

matrix([[ 4, 7],[ 8, 15]])

作用

對數組執行對應位置相乘

對矩陣執行矩陣乘法運算

A = np.arange(1,5).reshape(2,2)A

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

B = np.arange(0,4).reshape(2,2)B

array([[0, 1], [2, 3]])

A*B #對應位置點乘

array([[ 0, 2], [ 6, 12]])

(np.mat(A))*(np.mat(B)) #執行矩陣運算

matrix([[ 4, 7],[ 8, 15]])

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