Numpy中array与mat的运算

版权声明：转载必须经过本人同意，并且注明文章来源！ https://blog.csdn.net/weixin_41665360/article/details/84796683

1、array的运算

1.1 代码及运算结果

import numpy as np
# array的运算
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])

print('这是array的*乘：\n', a*b)

这是array的*乘：
[[1 4 9]
[1 4 9]
[1 4 9]]

print('这是array的dot乘：\n', np.dot(a, b))

这是array的dot乘：
[ 6 12 18]

print('这是array的multiply乘：\n', np.multiply(a, b))

这是array的multiply乘：
[[1 4 9]
[1 4 9]
[1 4 9]]

1.2 小结

• array的 * 乘根据广播原则将对应元素相乘
• array的dot 乘为矩阵的乘法
• array的multiply乘根据广播原则将对应元素相乘

2、mat的运算

2.1 代码及运算结果

# mat的运算
a = np.mat([1, 2, 3])
b = np.mat([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])

print('这是mat的*乘：\n', a*b)

这是mat的*乘：
[[ 6 12 18]]

print('这是mat的dot乘：\n', np.dot(a, b))

这是mat的dot乘：
[[ 6 12 18]]

print('这是mat的multiply乘：\n', np.multiply(a, b))

这是mat的multiply乘：
[[1 4 9]
[1 4 9]
[1 4 9]]

2.2 小结

• mat的 * 乘为矩阵的乘法
• mat的dot 乘为矩阵的乘法
• mat的multiply乘根据广播原则将对应元素相乘

3、总结

• 无论array还是mat，multiply 均为根据广播原则将对应元素相乘的运算
• 无论array还是mat，dot 均为矩阵的乘法，但是两者结果不完全相同（见上例）
• array的 * 乘为对应元素相乘，但是mat的 * 乘为矩阵的乘法