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。见如下Python代码:

importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_two=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])two_multi_res=np.dot(two_dim_matrix_one,two_dim_matrix_two)print('two_multi_res:%s'%(two_multi_res))#1-Darrayone_dim_vec_one=np.array([1,2,3])one_dim_vec_two=np.array([4,5,6])one_result_res=np.dot(one_dim_vec_one,one_dim_vec_two)print('one_result_res:%s'%(one_result_res))

结果如下:

two_multi_res:[[2228][4964]]one_result_res:32

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*。见如下Python代码:

importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])another_two_dim_matrix_one=np.array([[7,8,9],[4,7,1]])#对应元素相乘element-wiseproductelement_wise=two_dim_matrix_one*another_two_dim_matrix_oneprint('elementwiseproduct:%s'%(element_wise))#对应元素相乘element-wiseproductelement_wise_2=np.multiply(two_dim_matrix_one,another_two_dim_matrix_one)print('elementwiseproduct:%s'%(element_wise_2))

结果如下:

elementwiseproduct:[[71627][16356]]elementwiseproduct:[[71627][16356]]