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NumPy.dot()与Python中’*’操作的区别

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NumPy.dot()与Python中’*’操作的区别

1. NumPy.dot()

NumPy.dot()是numpy库提供的矩阵乘法函数，用于计算两个数组之间的矩阵乘积。它支持多种数组类型，包括一维向量、二维矩阵以及高维数组等，并且具备广播功能，可以应用于不同维度的数组，但要求矩阵维数要匹配。

下面是一个使用NumPy.dot()计算矩阵乘法的示例：

import numpy as np

# 定义两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 计算矩阵乘积
c = np.dot(a, b)

print(c)

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

2. Python中’*’操作

Python中的’*’操作符同样可以用于计算矩阵乘积，但与NumPy.dot()函数相比，它存在以下几点区别：

2.1 数组类型限制

Python中的’*’操作符只能用于二维矩阵的乘法计算，不支持一维向量或高维数组的运算。

2.2 值类型限制

Python中’*’操作符只适用于数值类型的矩阵，不能直接用于字符串、布尔型等其它数据类型的矩阵。

2.3 广播规则不同

Python中的’*’操作符不支持矩阵的广播功能，要求参与乘法计算的两个矩阵的维度必须匹配，否则会抛出ValueError异常。

下面是一个使用Python中’*’操作符计算矩阵乘法的示例：

# 定义两个二维数组
a = [[1, 2], [3, 4]]
b = [[5, 6], [7, 8]]

# 计算矩阵乘积
c = [[0, 0], [0, 0]]
for i in range(len(a)):
   for j in range(len(b[0])):
       for k in range(len(b)):
           c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]

print(c)

输出结果为：

[[19, 22], [43, 50]]

3. 总结

总的来说，NumPy.dot()是一种更加通用、灵活的矩阵乘法函数，适用于不同维度、不同数据类型的计算，并支持广播功能；而Python中’*’操作符只适用于二维数值型矩阵计算，不支持广播功能。因此，在进行矩阵乘法计算时，可以根据实际需求选择不同的方法。

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