numpy和matlab点积/矩阵乘法之间的区别[重复]

【问题标题】：Differences between numpy and matlab Dot Product / Matrix multiplication [duplicate]numpy和matlab点积/矩阵乘法之间的区别[重复]
【发布时间】：2015-05-25 13:59:23
【问题描述】：

我在matlab主页上找到了以下例子（http://de.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/array-vs-matrix-operations.html），点积的结果是 [6,15] [10,20] Tha 与我在 numpy 中的结果不同。这是个问题吗？

    In [79]: W1 * W2
Out[79]:
array([[  3.,   0.],
       [  3.,  20.]])

In [80]: W1
Out[80]:
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])

In [81]: W2
Out[81]:
array([[ 3.,  0.],
       [ 1.,  5.]])

In [82]: np.dot(W1,W2)
Out[82]:
array([[  5.,  10.],
       [ 13.,  20.]])

【问题讨论】：

标签： python matlab numpy matrix

【解决方案1】：

您从该链接中获取了错误的数组，特别是 W1

应该是

In [41]: W1
Out[41]:
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  4.]])

W2 有它

In [42]: W2
Out[42]:
array([[ 3.,  0.],
       [ 1.,  5.]])

In [43]: np.dot(W1, W2)
Out[43]:
array([[  6.,  15.],
       [ 10.,  20.]])

In [44]: W1*W2
Out[44]:
array([[  3.,   0.],
       [  2.,  20.]])

现在，输出与 Matlab 输出匹配。

【讨论】：

【解决方案2】：

当您执行 W1 * W2 时，您使用 hadamard 乘积，它是元素乘积，而 np.dot 是矩阵乘法。

【讨论】：