numpy两类乘法，五种表达方式

1.矩阵乘法（向量内积）

d=np.dot(a,a) #矩阵乘法
e=a@a #矩阵乘法

2.哈达玛(Hadamard)积

b=a**2 #元素级别相乘，等同于a*a,等同于np.multiply(a,a)
c=a*a #元素级别相乘，等同于a**2
f=np.multiply(a,a)#元素级别相乘,形状可以不一样
demo：

import numpy as np
a = np.array([1,2])
print(f"a{
      
      a}")
# >>>矩阵乘法（向量内积）
d=np.dot(a,a) #矩阵乘法
e=a@a #矩阵乘法
print(f"d {
      
      d}")
print(f"e {
      
      e}")

# >>>哈达玛(Hadamard)积
b=a**2 #元素级别相乘，等同于a*a,等同于np.multiply(a,a)
c=a*a #元素级别相乘，等同于a**2
f=np.multiply(a,a)#元素级别相乘,形状可以不一样
print(f"b{
      
      b}")
print(f"c{
      
      c}")
print(f"f{
      
      f}")

aa =np.array([[1,2],[1,2]])
print(f"aa{
      
      aa}")
g=a*aa
h=np.multiply(a,aa)
i=np.dot(a,aa)
j=a@aa
print(f"g{
      
      g}")
print(f"h{
      
      h}")
print(f"i{
      
      i}")
print(f"j{
      
      j}")

好帖子

机器学习中几种常见的乘积(product)介绍的更为详细，可以直接看这个