NumPy.dot()与Python中'*'操作的区别

NumPy.dot()与Python中’*’操作的区别

在NumPy中，使用dot()函数可以实现矩阵的乘法运算。而在Python中，也可以通过’‘操作符来完成矩阵的乘法运算。但是，NumPy.dot()与Python中’‘操作在实现矩阵的乘法运算时有所不同，下面将详细说明它们的区别。

NumPy.dot()的使用

NumPy中的dot()函数可以计算两个数组的点积（内积），也可以实现矩阵的乘法运算。其语法如下：

numpy.dot(a, b, out=None)

其中a和b是要相乘的两个数组，out是可选参数，指定结果的输出数组。两个数组相乘的维度必须满足一定的条件：

如果两个数组均为1-D，则它们的点积等于两个数组的乘积之和。
如果两个数组均为2-D，则它们的矩阵乘积等于第一个数组的行数和第二个数组的列数。
如果两个数组中至少有一个数组的维数大于2，则将其视为矩阵，其中至少有一个数组必须至少有两个维度；然后，最后两个维度互相匹配才能执行矩阵乘法，否则会引发ValueError异常。

下面是使用NumPy.dot()函数进行矩阵乘法的示例代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.dot(a, b)

print(result)

运行上述代码，会得到如下输出：

[[19 22]
 [43 50]]

Python中’*’操作的使用

在Python中，使用’*’操作符可以实现两个矩阵的乘法运算。其语法如下：

c = a * b

其中a和b是要相乘的两个矩阵，c是要输出的结果矩阵。

需要注意的是，Python中’‘操作符并不能用于任意类型的数组，而只能用于ndarray类型的数组。此外，当两个数组的维数都为1时，’‘操作符实现的是两个数组的点积（内积）。当两个数组的维数都为2时，’*’操作符实现的是两个矩阵的元素对应相乘的结果，而不是矩阵的乘法运算。

下面是使用Python中’*’操作符进行矩阵乘法的示例代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = a * b

print(result)

运行上述代码，会得到如下输出：

[[ 5 12]
 [21 32]]