我们知道在处理数据的时候，使用矩阵间的运算将会是方便直观的。matlab有先天的优势，算矩阵是它的专长。当然我们用python，经常要用到的可能是numpy这个强大的库。 　　矩阵有两种乘法，点乘和对应项相乘(element-wise product)。在numpy中应该怎么实现呢，看看 ...

Numpy数组乘法 元素级乘法 numpy.multiply() 或 * : 数组对应位置元素相乘 矩阵乘法 numpy.matmul()：获取矩阵乘积，数组形状需要满足矩阵乘法要求。 点乘(numpy ...

1.矩阵乘积 对于多维数组进行np.dot()计算。 2.多维数组按位相乘 注意其中dot乘积对于一维矩阵，也是按着对位相乘得到的。 element-wise的对位相乘实现方式有两种，分别是直接*和用np.multiply 注意：一维数组相乘时，左边视作行向量，右边视作列向量 ...

数学上的内积、外积和叉积 内积 也即是：点积、标量积或者数量积 从代数角度看，先对两个数字序列中的每组对应元素求积，再对所有积求和，结果即为点积。从几何角度看，点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积。 具体解释 外积 也即是：张量积 在线性代数中一般指两个向量的张量积，其结果为一矩阵 ...

点乘和矩阵乘的区别： 1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵 ...

一、numpy中向量和矩阵的概念 　　向量：1维 　　矩阵：至少是 2 维 一、矩阵相乘有3种可能想要的到的结果： 　　1，对位乘积：两个矩阵shape相同，各元素对应相乘，结果还是矩阵（相同shape） 　　2，矩阵乘法：数学上的矩阵乘法 　　3，向量内积：对应元素相乘，再相加 ...

点乘和矩阵乘的区别： 1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n ...

https://blog.csdn.net/itnerd/article/details/83444867 ...