Python3中numpy dot和matmul函数有什么区别？

Question

我尝试过使用这两个函数，它们似乎是相同的。但是为什么 numpy 对于同一个操作有两个不同的函数呢？我只是想确定一下。

到目前为止，我发现它们对于二维数组的工作原理相同，但在任何地方都没有发现任何差异。

Answer 1

@ 运算符调用数组的matmul方法，而不是点。此方法也作为函数 np.matmul 出现在 API 中。

>>> a = np.random.rand(8,13,13)
>>> b = np.random.rand(8,13,13)
>>> np.matmul(a, b).shape
(8, 13, 13)

从文档中：

matmul 与 dot 有两个重要的不同之处。

• 不允许与标量相乘。
• 矩阵堆栈一起广播，就好像矩阵是元素一样。

最后一点清楚地表明，当传递 3D（或更高维）数组时，dot 和 matmul 方法的行为不同。从文档中引用更多内容：

对于矩阵相乘：

如果任一参数为 ND，N > 2，则将其视为驻留在最后两个索引中的矩阵堆栈并相应地进行广播。对于 np.dot：

对于二维数组，它相当于矩阵乘法，对于一维数组，它相当于向量的内积（没有复杂的共轭）。对于 N 维，它是 a 的最后一个轴与 b 的倒数第二个轴的和积

有关更多信息，请查看： numpy dot() 和 Python 3.5+ 矩阵乘法之间的区别 @

我特此引用最佳答案，因为它非常清楚有什么区别。请说出您是否需要更多帮助。