numpy数组和矩阵的乘法

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1.当为array时，‘*’、multiply均表示对应元素的乘积，dot()表示矩阵的乘积；

2.当为matrix时，‘*’、dot()表示矩阵的乘积，multiply表示对应元素的乘积；

c = np.arange(1,7).reshape(2,3)
d = np.arange(1,4).reshape(3,1)

np.dot(c,d)
array([[14],
       [32]])

但是，当想将一维向量变成一列时，直接转置会失败：

原因：numpy中的转置操作依赖于shape参数，对于一维shape转置是不起作用的。

>>>f=np.arange(1,4)
>>> np.dot(f,f.T)
14
>>> np.dot(f.T,f)
14
>>> k=np.arange(1,4).reshape(1,3)
>>>
>>> np.dot(k.T,k)
array([[1, 2, 3],
       [2, 4, 6],
       [3, 6, 9]])
>>> np.dot(k,k.T)
array([[14]])

解决方法，增加维度

>>> f=np.arange(1,4)
>>> f[np.newaxis,:]
array([[1, 2, 3]])
>>> np.squeeze(f)
array([1, 2, 3])
>>>a = np.array([1,2,3,4,5])
>>>a = a.reshape(a.shape[0],1)