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python multiply()與dot使用示例講解

更新時間：2022年12月26日 11:50:52 作者：坤坤子的世界

這篇文章主要介紹了python multiply()與dot使用示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)吧

首先創(chuàng)建如下的數(shù)組和矩陣,其中a,b為數(shù)組，A，B為矩陣

import numpy as np
a = np.arange(1,5).reshape(2,2)
type(a)
Out[3]: numpy.ndarray
b = np.arange(0,4).reshape(2,2)
type(b)
Out[5]: numpy.ndarray
A = np.mat(a)
type(A)
Out[7]: numpy.matrix
B = np.mat(b)
type(B)
Out[9]: numpy.matrix

下面列出數(shù)組和矩陣使用multiply()和dot以及*計(jì)算的結(jié)果，計(jì)算場景有點(diǎn)多，這里先給出multiply()、dot以及*之間的區(qū)別：

1 * 運(yùn)算符：當(dāng)參與計(jì)算的類型都為數(shù)組時，計(jì)算方式為：對應(yīng)位置相乘，當(dāng)其中一個類型為矩陣時，則采用矩陣乘法。

2 dot運(yùn)算符：無論參與計(jì)算的是數(shù)組還是矩陣，計(jì)算方式都為：矩陣乘法，

3 multiply()運(yùn)算符：無論參與計(jì)算的是數(shù)組還是矩陣，計(jì)算方式都為：對應(yīng)位置相乘。

數(shù)組*數(shù)組

a
Out[11]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])
b
Out[12]: 
array([[0, 1],
       [2, 3]])
a * b
Out[13]: 
array([[ 0,  2],
       [ 6, 12]])

矩陣*矩陣

A
Out[14]: 
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
B
Out[15]: 
matrix([[0, 1],
        [2, 3]])
A*B
Out[16]: 
matrix([[ 4,  7],
        [ 8, 15]])

數(shù)組dot數(shù)組

a
Out[18]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])
b
Out[19]: 
array([[0, 1],
       [2, 3]])
a.dot(b)
Out[20]: 
array([[ 4,  7],
       [ 8, 15]])

矩陣dot矩陣

A
Out[14]: 
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
B
Out[15]: 
matrix([[0, 1],
        [2, 3]])
Out[21]: 
matrix([[ 4,  7],
        [ 8, 15]])

數(shù)組multiply數(shù)組

a
Out[22]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])
b
Out[23]: 
array([[0, 1],
       [2, 3]])
np.multiply(a,b)
Out[24]: 
array([[ 0,  2],
       [ 6, 12]])

矩陣multiply矩陣

A
Out[25]: 
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
B
Out[26]: 
matrix([[0, 1],
        [2, 3]])
np.multiply(A,B)
Out[27]: 
matrix([[ 0,  2],
        [ 6, 12]])

數(shù)組*矩陣

a
Out[29]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])
B
Out[30]: 
matrix([[0, 1],
        [2, 3]])
a * B
Out[31]: 
matrix([[ 4,  7],
        [ 8, 15]])

矩陣*數(shù)組

a
Out[29]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])
B
Out[30]: 
matrix([[0, 1],
        [2, 3]])
a * B
Out[31]: 
matrix([[ 4,  7],
        [ 8, 15]])

數(shù)組dot矩陣

a
Out[35]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])
B
Out[36]: 
matrix([[0, 1],
        [2, 3]])
a.dot(B)
Out[37]: 
matrix([[ 4,  7],
        [ 8, 15]])

矩陣dot數(shù)組

A
Out[38]: 
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
b
Out[39]: 
array([[0, 1],
       [2, 3]])
A.dot(b)
Out[40]: 
matrix([[ 4,  7],
        [ 8, 15]])

數(shù)組multiply矩陣

a
Out[41]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])
B
Out[42]: 
matrix([[0, 1],
        [2, 3]])
np.multiply(a,B)
Out[43]: 
matrix([[ 0,  2],
        [ 6, 12]])

矩陣multiply數(shù)組

A
Out[44]: 
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
b
Out[45]: 
array([[0, 1],
       [2, 3]])
np.multiply(A,b)
Out[46]: 
matrix([[ 0,  2],
        [ 6, 12]])

總結(jié)：

1 * 運(yùn)算符：當(dāng)參與計(jì)算的類型都為數(shù)組時，計(jì)算方式為：對應(yīng)位置相乘，當(dāng)其中一個類型為矩陣時，則采用矩陣乘法。

2 dot運(yùn)算符：無論參與計(jì)算的是數(shù)組還是矩陣，計(jì)算方式都為：矩陣乘法，

3 multiply()運(yùn)算符：無論參與計(jì)算的是數(shù)組還是矩陣，計(jì)算方式都為：對應(yīng)位置相乘。

數(shù)組使用*運(yùn)算符時，其計(jì)算方式為對應(yīng)的位置相乘，當(dāng)想使用數(shù)組進(jìn)行矩陣乘法時，可以使用dot實(shí)現(xiàn)，而矩陣使用*運(yùn)算符時，其計(jì)算方式矩陣相乘，當(dāng)想使用矩陣進(jìn)行對應(yīng)位置相乘時，可以使用multiply實(shí)現(xiàn)。可見 dot運(yùn)算符負(fù)責(zé)數(shù)組/矩陣的矩陣乘法，multiply負(fù)責(zé)矩陣/數(shù)組的對應(yīng)位置相乘。

到此這篇關(guān)于python multiply()與dot使用示例講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python multiply()與dot內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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