numpy 乘法 np.multiply、np.dot、np.matmul、* 的区别

总的来说，np.multiply()和*的作用是一样的，np.dot() 和np.matmul()作用是一样的。

1. np.multiply()函数 —— 星号（*）乘法运算

矩阵 - 矩阵：对应位置相乘

矩阵 - 数组/数组 - 矩阵：对应位置相乘 数组在后或者在后，都是与矩阵的行对应相乘

数组 - 数组：对应位置相乘

数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘矩阵/数组的大小一致

2. np.dot()函数

对于秩为1的数组，执行对应位置相乘，然后再相加；

对于秩不为1的二维数组，执行矩阵乘法运算；超过二维的可以参考numpy库介绍。

输出大小：

• 矩阵与矩阵：遵循矩阵乘法应该有的大小
• 矩阵 - 数组/数组 - 矩阵：数组在前，则数组维度应该与矩阵行数一致，结果维度为矩阵的列数；数组在后，则数组维度应该与矩阵列数一致，结果维度为矩阵的行数。$(1\times n)\times (n\times m)\to 1\times m\to m$，，$(n\times m)\times (m\times 1)\to 1\times n\to n$
• 数组 - 数组：常数

3. np.matmul()函数

np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。

在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul 与np.dot没有区别

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