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這篇文章主要介紹python中np.multiply()、np.dot()和星號(*)三種乘法運(yùn)算的區(qū)別有哪些,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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
函數(shù)作用
數(shù)組和矩陣對應(yīng)位置相乘,輸出與相乘數(shù)組/矩陣的大小一致
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)組對應(yīng)元素位置相乘
array([[ 0, 2],
[ 6, 12]])
np.multiply(np.mat(A),np.mat(B)) #矩陣對應(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
函數(shù)作用
對于秩為1的數(shù)組,執(zhí)行對應(yīng)位置相乘,然后再相加;
對于秩不為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。
2.1.1 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) #對應(yīng)位置相乘,再求和
8
np.dot(np.mat(A),np.mat(B)) #執(zhí)行矩陣乘法運(yùn)算
matrix([[ 4, 7],
[ 8, 15]])
作用
對數(shù)組執(zhí)行對應(yīng)位置相乘
對矩陣執(zhí)行矩陣乘法運(yùn)算
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 #對應(yīng)位置點乘
array([[ 0, 2],
[ 6, 12]])
(np.mat(A))*(np.mat(B)) #執(zhí)行矩陣運(yùn)算
matrix([[ 4, 7],
[ 8, 15]])
以上是“python中np.multiply()、np.dot()和星號(*)三種乘法運(yùn)算的區(qū)別有哪些”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!希望分享的內(nèi)容對大家有幫助,更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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