@ * dot 区别

numpy中的*：可以计算同维度也可以计算不同维度的矩阵相乘

import numpy as np
a = np.array([[2,3],[3,4]])
b = np.array([[3,4],[5,6]])
c = a * b

c
array([[ 6, 12],
       [15, 24]])

import numpy as np

w1 = np.array([[1, 3]])
w2 = np.array([[1],[2],[3]])

print (w1 * w2)


[[1 3]
 [2 6]
 [3 9]]

不同维度-采用广播机制:

[1 3             [ 1 1

1 3       *       2 2

1 3]               3 3 ]

 

dot:按照矩阵乘法规则相乘，要求矩阵的维度必须是匹配的。

import numpy as np
a = np.array([[2,3],[3,4]])
b = np.array([[3,4],[5,6]])
c = np.dot(a,b)


c
array([[21, 26],
       [29, 36]])

 

@:要求矩阵的维度必须是匹配的。