转自https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78715140 为了区分三种乘法运算的规则，具体分析如下： import numpy as np 1. np.multiply()函数 函数作用 数组 ...

转自：https://blog.csdn.net/u012609509/java/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法 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 ...

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 ...

转载自 https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法 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 ...

的两个向量运算得到一个实数值标量的二元运算。 举例： （二）矩阵乘法 两个运算的矩阵需要满足 ...

1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() 2. 对应元素相乘 np.multiply()或 * ...

1、生成数组的方式不同 2、乘法计算方式不同 array生成数组，np.dot()表示矩阵乘积，（*）号或np.multiply()表示点乘 mat生成数组，（*）和np.dot()表示矩阵相乘，点乘只能用np.multiply() ...

函数作用：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致 例如：np.multiply(A,B) #数组对应元素位置相乘 ...