python中np.multiply()、np.dot()和星號(hào)(*)三種乘法運(yùn)算的區(qū)別詳解
為了區(qū)分三種乘法運(yùn)算的規(guī)則，具體分析如下：
import numpy as np
1. np.multiply()函數(shù)
函數(shù)作用
數(shù)組和矩陣對(duì)應(yīng)位置相乘，輸出與相乘數(shù)組/矩陣的大小一致
1.1數(shù)組場景
A = np.arange(1,5).reshape(2,2) A
array([[1, 2],
[3, 4]])
B = np.arange(0,4).reshape(2,2) B
array([[0, 1],
[2, 3]])
np.multiply(A,B) #數(shù)組對(duì)應(yīng)元素位置相乘
array([[ 0, 2],
[ 6, 12]])
1.2 矩陣場景
np.multiply(np.mat(A),np.mat(B)) #矩陣對(duì)應(yīng)元素位置相乘，利用np.mat()將數(shù)組轉(zhuǎn)換為矩陣
matrix([[ 0, 2],
[ 6, 12]])
np.sum(np.multiply(np.mat(A),np.mat(B))) #輸出為標(biāo)量
20
2. np.dot()函數(shù)
函數(shù)作用
對(duì)于秩為1的數(shù)組，執(zhí)行對(duì)應(yīng)位置相乘，然后再相加；
對(duì)于秩不為1的二維數(shù)組，執(zhí)行矩陣乘法運(yùn)算；超過二維的可以參考numpy庫介紹。
2.1 數(shù)組場景
2.1.1 數(shù)組秩不為1的場景
A = np.arange(1,5).reshape(2,2) A
array([[1, 2],
[3, 4]])
B = np.arange(0,4).reshape(2,2) B
array([[0, 1],
[2, 3]])
np.dot(A,B) #對(duì)數(shù)組執(zhí)行矩陣相乘運(yùn)算
array([[ 4, 7],
[ 8, 15]])
2.1.2 數(shù)組秩為1的場景
C = np.arange(1,4) C
array([1, 2, 3])
D = np.arange(0,3) D
array([0, 1, 2])
np.dot(C,D) #對(duì)應(yīng)位置相乘，再求和
8
2.2 矩陣場景
np.dot(np.mat(A),np.mat(B)) #執(zhí)行矩陣乘法運(yùn)算
matrix([[ 4, 7],
[ 8, 15]])
3. 星號(hào)（*）乘法運(yùn)算
作用
對(duì)數(shù)組執(zhí)行對(duì)應(yīng)位置相乘
對(duì)矩陣執(zhí)行矩陣乘法運(yùn)算
3.1 數(shù)組場景
A = np.arange(1,5).reshape(2,2) A
array([[1, 2],
[3, 4]])
B = np.arange(0,4).reshape(2,2) B
array([[0, 1],
[2, 3]])
A*B #對(duì)應(yīng)位置點(diǎn)乘
array([[ 0, 2],
[ 6, 12]])
3.2矩陣場景
(np.mat(A))*(np.mat(B)) #執(zhí)行矩陣運(yùn)算
matrix([[ 4, 7],
[ 8, 15]])
到此這篇關(guān)于python中np.multiply()、np.dot()和星號(hào)(*)三種乘法運(yùn)算的區(qū)別詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python np.multiply()、np.dot()和星號(hào)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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