Python numpy 矩阵乘法multiply()、dot()、 matmul()、' * '、'@' 的用法区别

Python numpy 矩阵乘法multiply()、dot()、 matmul()、' * '、'@'辨析

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在NumPy中，有几种用于进行矩阵乘法的方法，包括multiply(), dot(), matmul(), ' * ', 以及 '@'。它们之间的区别如下：

1. multiply():

• numpy.multiply(a, b, out=None)
• 返回一个数组，该数组是参数a和b的元素级乘积。
• 这是一种逐元素相乘的操作，而不是矩阵乘法。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.multiply(a, b)

# Output:
# array([[ 5, 12],
#        [21, 32]])

2. dot():

• numpy.dot(a, b, out=None)
• 对于二维数组，它计算的是两个矩阵的点积，对于多维数组，它计算的是最后一个维度的点积。
• 对于二维数组，它等价于矩阵乘法。对于一维数组，它是内积。
• 当处理多维数组时，可以使用np.tensordot()来更清晰地表示。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.dot(a, b)

# Output:
# array([[19, 22],
#        [43, 50]])

3. matmul():

• numpy.matmul(a, b, out=None)
• 对于二维数组，它计算的是两个矩阵的点积，对于多维数组，它计算的是最后两个维度的点积。
• 对于高维数组，推荐使用np.matmul()以保持代码的清晰度。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.matmul(a, b)

# Output:
# array([[19, 22],
#        [43, 50]])

4. ' * ' (运算符):

• 对于NumPy数组，* 运算符执行的是逐元素乘法，而不是矩阵乘法。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = a * b

# Output:
# array([[ 5, 12],
#        [21, 32]])

5. '@' (运算符):

• 与np.dot()和np.matmul()一样，@ 用于矩阵乘法。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = a @ b

# Output:
# array([[19, 22],
#        [43, 50]])

总结：

• 对于矩阵乘法，可以使用np.dot(), np.matmul(), ' * ' 或者 '@'。
• 如果你要进行逐元素的乘法（而不是矩阵乘法），可以使用np.multiply() 或者 ' * ' 运算符。