使用array时，运算符 * 用于计算数量积(点乘)，函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘).
使用matrix时，运算符 * 用于计算矢量积，函数 multiply() 用于计算数量积.
下面是使用array时：
1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot()
np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。
2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 *
在Python中，实现对应元素相乘，有2种方式，一个是np.multiply()，另外一个是*。这两种的效果是一样的。
请看代码：
1 #!/usr/bin/env python3 2 # -*- coding: utf-8 3 4 import numpy as np 5 6 X = np.array([[1,2],[3,4]]) 7 Y = np.array([[5,6],[7,8]]) 8 9 a1 = np.dot(X,Y) 10 print('np.dot(X,Y)=\n',a1) 11 12 a2 = np.multiply(X,Y) 13 print('np.multiply(X,Y)=\n',a2)
运行结果：
np.dot(X,Y)= [[19 22] [43 50]] np.multiply(X,Y)= [[ 5 12] [21 32]] X*Y= [[ 5 12] [21 32]]