python矩阵乘法@、np.matmul，元素乘法*

最新推荐文章于 2025-03-16 07:57:36 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python
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Python3.5版本后，@符号不仅可以作为装饰器，还可以用于执行矩阵乘法操作，与numpy的np.matmul功能相当。同时，a@b表示元素点积，即Hadamard积。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在Python 3.5之后，python 的@除了装饰器的作用外，也可直接用作矩阵乘法运算，与numpy（import numpy as np）包中的np.matmul一样。
即：
a@b等于numpy.matmul(a, b)

而a*b表示元素点积，也就是Hadamard积Hadamard product

python中@运算符和*运算符在矩阵乘法中的区别与作用
zeeq的博客
01-07 2万+
  我们在看python程序时，经常可以看到@运算符和*运算符，其中@运算符在传统python中通常是作为装饰器使用的。但是在Python 3.5之后，它又具备了矩阵乘法运算的功能。下面使用示例来对比这两个运算符对矩阵运算的影响：   导入用到numpy包： import numpy as np   创建一个维度为2×3×3的数组a，结果如下图所示： a=np.arange(1,10).reshape(3,3) a=np.expand_dims(a,0).repeat(2,0) print(a)   
python中 是什么符号_Python中的“@=”符号是什么？
weixin_39584405的博客
11-24 1935
@=和@是Python中引入的执行矩阵乘法的新运算符。它们旨在澄清迄今为止存在的与运算符*的混淆，该运算符用于按元素进行乘法或矩阵乘法，具体取决于该特定库/代码中使用的约定。因此，在将来，运算符*仅用于按元素进行乘法。如PEP0465所述，引入了两个运算符：一种新的二进制运算符A @ B，类似于A * B就地版本A @= B，类似于A *= B矩阵相乘与元素相乘要快速突出显示差异，对于两个矩阵：A...
Python 中@ 矩阵乘法运算符详细讲解
qq_44444503的博客
01-12 1606
@ 是矩阵乘法运算符，遵循线性代数规则，用于矩阵-矩阵、矩阵-向量的乘法。 与逐元素乘法 (*) 不同，@ 是针对矩阵的逻辑运算。 推荐与 NumPy 一起使用，用于高效的线性代数计算。
Python精进系列： NumPy 中 np.dot 与 np.matmul 对比学习
进一步有进一步的欢喜~
03-16 983
在科学计算和数据分析领域，NumPy 是 Python 中一个至关重要的库，它提供了高效的多维数组对象以及对这些数组进行各种操作的函数。其中，`np.dot` 和 `np.matmul` 是两个常用的用于数组乘法的函数。虽然它们都能实现数组的乘法运算，但在具体的使用场景和行为上存在一些差异。本文将深入对比 `np.dot` 和 `np.matmul`，帮助更好地理解和选择合适的函数进行数组乘法运算。
python 矩阵乘法
weixin_43429961的博客
08-19 1386
python 矩阵乘法python中三种矩阵乘法① “@”符号的乘法② numpy包中封装的函数dot()③暴力破解 非函数式纯python代码 python中三种矩阵乘法 此处不是对应元素相乘的矩阵乘法，主要是“行x列”这种。 ① “@”符号的乘法 import numpy as np a = np.array([[2,3],[1,2],[3,1]]) b = np.array([[1,2,3],[2,1,3]]) res1 = a@b print(res1) ''' output:[[ 8 7 1
Python | np.dot() / np.multiply() / np.matmul()
lovetaozibaby的博客
06-21 445
转载自： np.dot()、np.multiply()、np.matmul()方法以及*和@运算符的用法总结 总结： 总结一下python中这np.dot() / np.multiply() / np.matmul() 这三个程序的用法。 当进行向量的内积运算时，可以通过np.dot() 当进行矩阵的乘法运算时，可以通过np.matmul()或者@ 当进行标量的乘法运算时，可以通过np.multiply()或者* ...
【无标题】python和Pytorch中的矩阵乘法运算总结
tanhongweibest的博客
12-14 1742
python 和Pytorch的矩阵乘法运算总结
Pytorch常用乘法函数总结：torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()
qq_43629945的博客
04-26 2466
torch.mul() 和 * 等价，为element-wise乘，可广播；torch.mm() 二维矩阵乘法，torch.bmm() 三维批量矩阵乘法，均不可广播；torch.mv(mat, vec) 为矩阵向量乘法，不可广播；torch.dot() 仅支持两个一维向量点积，返回一个标量数字；@ 矩阵乘法，等价于 torch.dot() + torch.mv() + torch.mm()；torch.matmul() 矩阵乘法，与 @ 类似，但它不止一维二维，可扩高维，可广播
python矩阵乘法np.dot与@的效率比较
最新发布
04-12
2. **@运算符**：Python 3.5+引入的专用矩阵乘法运算符，行为与`np.matmul()`一致，专为线性代数设计，支持广播规则[^1][^3]。 3. **底层实现**：两者在二维数组乘法时结果相同，但实现路径不同。`np.dot`可能调用...
使用numpy中的matmul方法计算矩阵乘法
weixin_41855010的博客
07-07 1487
我们在线性代数中学过的矩阵乘法比较特殊，需要对应的行列向量点乘之后累加，如以下公式所示：mij=∑k=1naikbkjm_{ij}=\sum_{k=1}^na_{ik}b_{kj}mij​=k=1∑n​aik​bkj​假设mijm_{ij}mij​为矩阵MMM中第iii行第jjj列位置上的元素，MMM的尺寸为a×ba×ba×b，aika_{ik}aik​为矩阵AAA中的元素，AAA的尺寸为a×na×na×n的矩阵，bkjb_{kj}bkj​为矩阵BBB中的元素，BBB的尺寸为n×bn×bn×b的矩阵，并且他
python中@竟然有矩阵乘法的意思
sinat_28056533的博客
09-07 814
最近写凸优化作业，需要用到python。才发现@竟然可以用作操作符，意思是矩阵之间的乘法运算。 A = Mat([[1,3], [7,5]]) B = Mat([[6,8], [4,2]]) print(A@B)
C@python#矩阵乘法#numpy中的乘法#矩阵运算@矩阵乘法@矩阵转置@点积@内积
xuchaoxin1375的博客
06-05 2172
Multiply arguments element-wise.逐元素将参数相乘,参数可以是array_like。A,B的规格保证了A的列数等于B的行数。A的每一行都要对B逐列遍历。
python中的@方法
哪惧明天，风高路斜
06-10 1426
python中的@方法，也就是matmul方法，可以实现矩阵乘法。 矩阵乘法 使用dot函数 import np S = np.dot((np.dot(H, beta) - r).T, np.dot(inv(np.dot(np.dot(H, V), H.T)), np.dot(H, beta) - r)) 使用dot方法 import np S = (H.dot(beta...
python @ 符号 表示矩阵乘法时的用法
studyvcmfc的专栏
06-26 3984
https://blog.csdn.net/qq_21997625/article/details/85001493?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-2
python@运算符 numpy矩阵相乘
jacke121的专栏
12-23 1886
python@运算符 numpy矩阵相乘
python中使用numpy包的向量矩阵相乘np.dot和np.matmul
weixin_55703970的博客
02-13 7951
一直对np的线性运算不太清晰，正好上课讲到了，做一个笔记整个理解一下。
【python】np.dot()、np.multiply()、np.matmul()方法以及*和@运算符的用法总结
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敲代码的quant的博客
02-28 2万+
1、np.dot() 2、@ 3、np.multiply() 4、*
python Numpy 中的矩阵向量乘法（np.multiply（）、np.dot（）、np.matmul() 和 星号（*）、@）
elephant_my的博客
04-13 5115
总结： 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) 或直接用 a @ 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! 注意： 对于数组格式的数据，一维、二维数组都可以使用元素、矩阵相乘； 对于矩阵格式的数据，一维矩阵只能进行元素乘法，二维矩阵都可以。 1. 对于 np.array 对象 二维数组 一维数组 元素乘法 用 a*b 或 np.mu
numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()
qq_43629945的博客
04-25 1万+
np.dot() 向量点积+矩阵乘法；np.multiply() 或者 * 在array下均为元素对位乘，但在mat/matrix下后者变为矩阵乘法；np.matmul() 或者 @ 完全等价，为矩阵乘法；np.prod() 返回数组中元素的乘积，可指定axis；np.outer() 外积，拿第一个向量的元素分别与第二个向量所有元素相乘得到的结果的一行，以此类推
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