矩阵乘法np.dot()及np.multiply()以及*
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 ...
原文：np.dot()、np.multiply()、np.matmul()方法以及*和@运算符的用法总结
转载自：https: blog.csdn.net FrankieHello article details 一：基本概念 一 点积 dot product 又称为数量积 标量积 scalar product 或者内积 inner product 它是指实数域中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矩阵乘法的规则，即需要前一个矩阵的列与后一个矩阵的 ...
2020-05-13 21:15 0 6183 推荐指数：
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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） Python 中的几种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *
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np.multiply()函数
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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() ...
矩阵乘法np.dot()及np.multipy()区别
1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() 2. 对应元素相乘 np.multiply()或 * ...