numpy矩阵乘法形状[重复]

问题内容：

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在矩阵乘法中，假设A是3 x 2矩阵（3行2列），并且B是2 x 4矩阵（2行4列），则如果是C = A * B，C则应具有3行4列。为什么numpy不做这个乘法？当我尝试以下代码时，出现错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (2,4)

a = np.ones((3,2))
b = np.ones((2,4))
print a*b

我尝试换位A和B，并得到相同的答案。为什么？在这种情况下，如何进行矩阵乘法？

问题答案：

*numpy数组的运算符是元素明智的乘法（类似于相同维数数组的Hadamard乘积），而不是矩阵乘法。

例如：

>>> a
array([[0],
       [1],
       [2]])
>>> b
array([0, 1, 2])
>>> a*b
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 2],
       [0, 2, 4]])

对于与numpy数组相乘的矩阵：

>>> a = np.ones((3,2))
>>> b = np.ones((2,4))
>>> np.dot(a,b)
array([[ 2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 2.,  2.,  2.,  2.],
       [ 2.,  2.,  2.,  2.]])

另外，您可以使用矩阵类：

>>> a=np.matrix(np.ones((3,2)))
>>> b=np.matrix(np.ones((2,4)))
>>> a*b
matrix([[ 2.,  2.,  2.,  2.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]])

关于广播numpy数组的更多信息可以在这里找到，有关矩阵类的更多信息可以在这里找到。

numpy矩阵乘法形状[重复]

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