矩阵乘法导致MATLAB和NUMPY(？)中的值不同

Question

这是矩阵

>> x = [2 7 5 9 2; 8 3 1 6 10; 4 7 3 10 1; 6 7 10 1 8;2 8 2 5 9]

Matlab给了我

>> mtimes(x',x)
ans =

   124   124    94   122   154
   124   220   145   198   179
    94   145   139   101   121
   122   198   101   243   141
   154   179   121   141   250

但是,python(numpy)中的相同操作(在相同数据上)会产生不同的结果.我无法理解为什么？

import numpy as np
a = [[2, 7, 5, 9, 2],[8,3,1,6,10],[4,7,3,10,1],[6,7,10,1,8],[2,8,2,5,9]]
x = np.array(a)
print 'A : ',type(x),'\n',x,'\n\n'
# print np.transpose(A)
X = np.multiply(np.transpose(x),x)
print "A'*A",type(X),'\n',X

产生

A :  <type 'numpy.ndarray'> 
[[ 2  7  5  9  2]
 [ 8  3  1  6 10]
 [ 4  7  3 10  1]
 [ 6  7 10  1  8]
 [ 2  8  2  5  9]] 


A'*A <type 'numpy.ndarray'> 
[[  4  56  20  54   4]
 [ 56   9   7  42  80]
 [ 20   7   9 100   2]
 [ 54  42 100   1  40]
 [  4  80   2  40  81]]

Answer 1

Numpy 文档声明您应用的运算符执行逐元素乘法.

但是,mtimes在MATLAB中进行矩阵乘法.

要验证,元素乘法的MATLAB语法会产生与numpy中相同的结果:

disp(x.'.*x)

     4    56    20    54     4
    56     9     7    42    80
    20     7     9   100     2
    54    42   100     1    40
     4    80     2    40    81