Python 中的几种乘法 np.dot, np.multiply, *

最新推荐文章于 2024-04-25 03:03:49 发布
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分类专栏： # Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/coco_1998_2/article/details/89321815
本文详细介绍了在Python中使用NumPy进行矩阵运算的方法，包括np.dot()用于矩阵乘法，np.multiply()用于对应元素相乘，以及星号(*)在数组和矩阵中的不同作用。

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

1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot()

np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。

 

2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply()

在Python中，实现对应元素相乘，有2种方式，一个是np.multiply()。

 

3. 星号（*）乘法运算

对数组执行对应位置相乘， 对矩阵执行矩阵乘法运算。

『ML笔记』Python凸优化求解cvxopt包+实战SVM+补充np.dot, np.matmul, np.multiply!
AI新视界
03-16 4615
Python凸优化求解cvxopt包+实战SVM+补充np.dot, np.matmul, np.multiply!
Python的点乘*和相乘np.dot的区别？『吴恩达神经网络和深度学习补充资料Part2 DeepLearning-WEEK2』
z
01-23 571
首先我们要明白的一点是在Python中的乘法分为矩阵点乘和矩阵相乘，其实根据字面意思就能够知道两者的区别。首先我们看下在课程中吴教授用英文的解释 Recall that “np.dot(a,b)” performs a matrix multiplication on a and b, whereas “a*b” performs an element-wise multiplication. 矩阵点乘 首先看下英文的解释 In numpy the “*” operator indicates el.
python之np.multiply（）、np.dot（）和（*）三种乘法运算
夏普通
06-02 4102
目录np.multiply()函数作用代码示例np.dot()函数作用代码示例星号（*）函数作用代码示例 np.multiply() 函数作用 对应位置相乘 代码示例 import numpy as np Array1 = np.arange(0,4) #数组1 print("数组1:",Array1) Array2 = np.arange(3,7) #数组2 print("数组2:",Array2) Array_result=np.multiply(Array1,Array2) #数组对应元素位置相乘
【python】矩阵运算中的“ * ” 和 np.dot() 的使用
weixin_41513166的博客
03-06 1170
【python】矩阵运算中的“ * ” 和 np.dot() 的使用 a = np.array([[1,2], [3,4]]) b = np.array([[1,2], [3,4]]) print(a*b) # *是数学意义的点乘，即对应元素相乘再相加 print(np.dot(a,b)) # 可以清楚的看到，dot是数学意义的矩阵乘法 out： [[ 1 4] [ 9 16]] [[ 7 10] [15 22]] # 一维数组和矩阵的dot a
python乘法，np.dot, np.multiply, np.matmul / torch.mul, torch.mm, torch.matml,
tangweirensheng的博客
09-14 1819
1. 点积(dot product),同名内积（inner product) np.dot(a,b) 或者 a.dot(b) 2.点乘 np.multiply 或者 * 标量乘法，两个数组对应位置进行相乘，结果shape与参与运算的数组shape一致。参与运算的两个数据的shape一致 3.矩阵乘法 np.matmul 或者 @ 两个运算的矩阵需要满足矩阵乘法的规则（前一个矩阵的列与后一个矩阵的行相匹配）。 Test one 输入向量 输出结果 Te...
python乘法函数英文缩写_乘积(python乘法函数)
weixin_42100971的博客
01-29 5115
最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容> 原发布者：amandawenjiao 向量间的乘积一、两向量的数量积二、两向量的向量积三、向量的混合积四、小结.乘积(拼音chéngjī)，英语称作 product。在初等算术中的基本定义为，由两个或两个以上的数或量相乘所得出的数或量。有时简称为积。一个数*另一个数=积，应为这是乘法，所以是乘积。乘积一定是无论什么*什么都等于积，这...
numpy 数组和矩阵的乘法的理解
bbbeoy的专栏
05-20 4万+
1. 当为array的时候，默认d*f就是对应元素的乘积，multiply也是对应元素的乘积，dot（d,f）会转化为矩阵的乘积，  2. 当为mat的时候，默认d*f就是矩阵的乘积，multiply转化为对应元素的乘积，dot（d,f）为矩阵的乘积            3. 混合时候的情况，一般不要混合   混合的时候默认按照矩阵乘法的, multiply转化为对应
Python3中的列表、数组和矩阵及*、np.dot和np.multiply解析
qq_35166974的博客
07-15 663
今天用Python进行数据处理的时候，突然发现自己搞不清Python中的列表和数组有啥区别及其运算规则，总是得不到自己想要的结果。于是就开始在网上找相关资料，发现很多资料讲的都十分片面，下面自己总结的各个资料，给大家进行详细的解释： 1.列表、数组和矩阵 列表是Python中最基本的数据结构，列表中可以存储数字、字符串等，因此Python可以通过列表存储数组； 数组是Python扩展库Num...
python中np.multiply()、np.dot()和星号(*)三种乘法运算的区别
最新发布
10-15
在Python的NumPy库中，`np.multiply()`、`np.dot()` 和 星号(*) 这三个操作分别对应于不同的数学运算： 1. `np.multiply()` (元素级乘法)：这个函数对两个数组进行逐元素的乘法运算，相当于每个对应位置的元素相乘...
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 5302
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
矩阵乘法：Numpy库中,multiply,*乘，@乘，dot
若丶尘的博客
07-18 1338
1.mutiply和*乘 这两种乘法含义相同，前者是函数，后者是运算符号。含义是矩阵元素对应相乘。如第一个位置是a11乘b11，第二个位置是a12乘b12,以此类推 2.dot和@乘 这两种乘法含义相同，前者是函数，后者是运算符号。含义是我们在线性代数中学的最一般的矩阵乘法 3.代码： import numpy as np a=np.array([[1,2], [1,2]]) b=np.array([[3,4], [3,4]]) print(a*b) print(
python连乘函数_python中np.multiply（）、np.dot（）和星号（*）三种乘法运算的区别（转）...
weixin_39878745的博客
11-24 662
为了区分三种乘法运算的规则，具体分析如下：import numpy as np1. np.multiply()函数函数作用数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致1.1数组场景【code】A = np.arange(1,5).reshape(2,2)A【result】array([[1, 2],[3, 4]])【code】B = np.arange(0,4).reshape(2,2)...
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
线性代数向量乘法_标量乘法属性2 | 使用Python的线性代数
cumt30111的博客
07-06 361
线性代数向量乘法Prerequisites: 先决条件： Defining a Vectors 定义向量 Linear algebra is the branch of mathematics concerning linear equations by using vector spaces and through matrices. In other words, a vector is ...
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 8001
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中的*、np.dot和np.multiply辨析
UESTC_V的博客
07-28 2644
在之前学习别人开源代码的时候，对于python中的*、np.dot()和np.multiply()具体结果产生了疑惑，遂去了解了一下相关说明，并实验了一下，结合别人的博客，这里进行总结 建议：当我们需要在python中进行像matlab中的矩阵运算时，最好将ndarray转化成matrix，以免出错 * 号运算符 numpy arrays consistently abid...
python的几种乘法
CreateAnObject1_的博客
02-19 1万+
一、python中几种乘法运算的区别 1.np.multiplty() 作用：数组和矩阵对应位置相乘，输出结果与相乘数组/矩阵的大小一致. 例如： 数组场景： A = np.arrange(1,5).reshape（2,2） 即 A = array([[1,2], [3,4]]) B = np.arrange(1,5).reshape（2,2） 即 B = arr...
python中的“*”，“np.dot()” 和 “@” 的区别
Jeff_zjf的博客
11-19 1万+
前言 经常会用到python来进行矩阵的运算，发现几种跟矩阵相关的乘法运算：“*”，“np.dot()” 和 “@” 现总结一下，并配合代码查看各自计算结果。 矩阵A，B的定义 用numpy的np.array()定义矩阵A，B，如下： import numpy as np A = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ]) B = np.array([ [6, 5], [4, 3],
Python学习：numpy点乘，按元素相乘，以及转置的处理
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weixin_40759186的博客
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对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 * y1 = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]) y2 = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]) y1*y2 Out[8]: array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 4, 4, 4]) np.multiply(y1,y...
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