為了區分三種乘法運算的規則，具體分析如下： import numpy as np 1. np.multiply()函數 函數作用 數組和矩陣對應位置相乘，輸出與相乘數組/矩陣的大小一致 1.1數組場景 【code】 A = np.arange(1,5 ...

轉自：https://blog.csdn.net/u012609509/java/article/details/70230204 Python中的幾種矩陣乘法 1. 同線性代數中矩陣乘法的定義： np.dot()np.dot(A, B)：對於二維矩陣，計算真正意義上的矩陣乘積，同線性代數中 ...

使用array時，運算符 * 用於計算數量積(點乘)，函數 dot() 用於計算矢量積(叉乘).使用matrix時，運算符 * 用於計算矢量積，函數 multiply() 用於計算數量積. 下面是使用array時： 1. 同線性代數中矩陣乘法的定義： np.dot() np.dot(A, B ...

轉載自 https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的幾種矩陣乘法 1. 同線性代數中矩陣乘法的定義： np.dot() np.dot(A, B)：對於二維矩陣，計算真正意義上的矩陣乘積，同線性代數中矩陣 ...

的兩個向量運算得到一個實數值標量的二元運算。 舉例： （二）矩陣乘法 兩個運算的矩陣需要滿足 ...

1. 線性代數中矩陣乘法: np.dot() 2. 對應元素相乘 np.multiply()或 * ...

1、生成數組的方式不同 2、乘法計算方式不同 array生成數組，np.dot()表示矩陣乘積，（*）號或np.multiply()表示點乘 mat生成數組，（*）和np.dot()表示矩陣相乘，點乘只能用np.multiply() ...

函數作用：數組和矩陣對應位置相乘，輸出與相乘數組/矩陣的大小一致 例如：np.multiply(A,B) #數組對應元素位置相乘 ...