np.dot()与np.multiply区别

最新推荐文章于 2025-08-14 21:22:09 发布

小小弱

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分类专栏： python 文章标签： python

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本文详细解释了np.dot()函数在Python中的使用方式及其与np.multiply()的区别。np.dot()主要用于实现矩阵之间的乘法运算，包括矩阵与矩阵相乘以及矩阵与向量相乘。与之不同的是，np.multiply()及*运算符执行的是元素级别的相乘操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

np.dot() performs a matrix-matrix or matrix-vector multiplication. This is different from np.multiply() and the * operator (which is equivalent to .* in Matlab/Octave), which performs an element-wise multiplication.

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『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

4618

Python凸优化求解cvxopt包+实战SVM+补充np.dot, np.matmul, np.multiply!

对NumPy中dot()函数的理解

dielonglu3972的博客

11-30

6421

今天学习到numpy基本的运算方法，遇到了一个让我比较难理解的问题。就是dot函数是如何对矩阵进行运算的。一、dot()的使用参考文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组，则得到的是两数组的內...

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python之np.multiply（）、np.dot（）和（*）三种乘法运算

夏普通

06-02

4108

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中np.multiply（）、np.dot（）和星号（*）三种乘法运算的区别

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o_Eagle_o

12-04

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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A = np.arange(1,5).reshape(2,2) Aarray([[1, 2], [3, 4]]) B = np.arange(0,4).reshape(2,2) Bar

numpy中np.dot与np.multiply的区别

Geek的专栏

05-02

3373

1、numpy.linalg norm:范数的求解 http://www.cnblogs.com/zongfa/p/8745853.html 2、np.dot() 对于矩阵：得到的结果就是矩阵相乘的结果对于一维向量：得到的结果就是向量的内积 # 作用于矩阵 X = np.array([[1,2],[3,4]]) Y = np.array([[5,6],[7,8]]...

np.dot 与 np.multiply 的不同

迪文的博客

02-21

399

np. dot 是点乘 |A B| . |E F| = |A*E+B*G A*F+B*H| |C D| |G H| |C*E+D*G C*F+D*H| np.multiply 是 element - wise 乘积 |A B| ⊙ |E F| = |A*E B*F| |C D| |G H| |C*G D*H| np.dot([[1,2], [3,4]], [[1,2], [2,3]]) array([[ 5, 8], [11, 18]]) np.mult

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+

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np.sum和sum区别、np.tile()、np.clip()、np.outer()、np.dot()和np.multiply()和np.matmul()和 * 的区别

qq_37691909的博客

03-17

1207

一、np.sum()和sum的区别如果只用sum()的话，表示的是数组中对应维度上的数相加，得到的是比原始数组少一维的数组。如果写 np.sum() 的话，表示一个数组中的维数和列数上的所有数都加在一起,得到的是一个数值。二、np.tile() b = tile(a,(m,n)): 即是把a数组里面的元素复制n次放进一个数组c中，然后再把数组c复制m次放进一个数组b中，通俗地讲就是将a在行...

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np.dot()函数和np..multiply

05-12

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m0_56514535的博客

07-05

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1.二者都是矩阵乘法。 2.np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。 3.在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。 4.np.matmul中，多维的矩阵，将前n-2维视为后2维的元素后，进行乘法运算。 >>>import numpy as np >>>a=np.array([1,2,3]) >>> b=np.a...

Numpy矩阵乘法：np.dot() 和 np.matmul()的区别

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np.dot() 和 np.matmul() 这两个函数一直困惑了我好久，他们之间的区别到底在哪?其实在有二维数组参与运算时，他们的运算结果是一样的，区别就在于一维与一维的内积。另外在有一维数组和二维数组混合运算时，时常会将概念混淆，要弄清这个问题，就要分清一维与二维。

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2146

向量的内积等价于a@b向量的外积向量元素对应位置相乘等价于a*b矩阵点乘np.multiply(a,b)等价于a*b矩阵叉乘等价于a@b。

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202

使用numpy时，跟matlab不同： 1、* dot() multiply() 对于array来说，* 和 dot()运算不同 *是每个元素对应相乘 dot()是矩阵乘法对于matrix来说，* 和 multiply() 运算不同 * 是矩阵乘法 multiply() 是每个元素对应相乘 A B为array MA MB为matrix multiply(M...

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09-25

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Numpy中dot()函数主要功能有两个：向量点积和矩阵乘法。格式：x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) ———x是m*n 矩阵，y是n*m矩阵，则x.dot(y) 得到m*m矩阵。一、向量点积如果处理的是一维数组，则得到的是两数组的內积输出：二、矩阵乘法如果是二维数组（矩阵）之间的运算，则得到的是矩阵积 1.np.dot(x, y), 当x为二维矩阵，y为一维向量，这时y会转换一维矩阵进行计算首先，我们来看一下一维向量和一位矩阵的不同 ...

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