Numpy 中的矩阵向量乘法

结论：

元素乘法：np.multiply(a,b)
矩阵乘法：np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)
唯独注意：*，在 np.array 中重载为元素乘法，在 np.matrix 中重载为矩阵乘法!

对于 np.array 对象

>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4]])

1. array中对应元素乘法。用 a*b 或 np.multiply(a,b) ，

   >>> a*a
   array([[ 1,  4],
          [ 9, 16]])
   
   >>> np.multiply(a,a)
   array([[ 1,  4],
          [ 9, 16]])
   

2. array中矩阵乘法（内积相乘） 。用 np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)或者a@b。

   >>> np.dot(a,a)
   array([[ 7, 10],
          [15, 22]])
   
   >>> np.matmul(a,a)
   array([[ 7, 10],
          [15, 22]])
   
   >>> a.dot(a)
   array([[ 7, 10],
          [15, 22]])
   

    

对于 np.matrix 对象

>>> A
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])

1. 矩阵中元素乘法用 np.multiply(a,b)

   >>> np.multiply(A,A)
   matrix([[ 1,  4],
           [ 9, 16]])
   

2. 矩阵中矩阵乘法 （内积相乘）用 a*b 或 np.dot(a,b) 或 np.matmul(a,b) 或 a.dot(b)或者a@b。

   >>> A*A
   matrix([[ 7, 10],
           [15, 22]])
   >>> np.dot(A,A)
   matrix([[ 7, 10],
           [15, 22]])
   >>> np.matmul(A,A)
   matrix([[ 7, 10],
           [15, 22]])
   >>> A.dot(A)
   matrix([[ 7, 10],
           [15, 22]])