python numpy中array和mat类型矩阵乘法的三种方式比较（np.dot()、*、np.multiply()）

import numpy as np

# np.array()
# 1. np.dot() 矩阵乘法
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
c = np.dot(a, b)
print(c)

# 2. * 对应相乘
d = a * b
print(d)

# 3. np.multiply() 对应相乘
e = np.multiply(a, b)
print(e)

# np.mat()
# 1. np.dot() 矩阵乘法
a1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float)
b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float)
c1 = np.dot(a1, b1)
print(c1)

# 2. * 矩阵乘法
C = a1 * b1
print(C)

# 3. np.multiply() 对应相乘
E = np.multiply(a1, b1)
print(E)

结果

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总结

np.dot()对于array和mat都是矩阵乘法

*对于array是对应相乘，对于mat是矩阵乘法

np.multiply()对于array和mat都是对应相乘

 

对于列向量乘行向量，其矩阵乘法和对应相乘结果是一致的；其余情况结果不同。