numpy矩阵乘法形状

Question

在矩阵乘法中,假设它A是一个3 x 2矩阵(3行,2列)并且B是2 x 4矩阵(2行,4列),那么如果是矩阵C = A * B,那么C应该有3行4列.numpy为什么不做这个乘法？当我尝试以下代码时,我收到一个错误: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

我尝试转置A和B,alwasy得到相同的答案.为什么？在这种情况下如何进行矩阵乘法？

Answer 1

*numpy数组的运算符是元素乘法(类似于相同维度的数组的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]])

对于矩阵乘以numpy数组:

>>> 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.]])

另外你可以使用矩阵类:

>>> 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.]])

有关广播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.