numpy中是否有等价的Matlab dot函数？Matlab中的dot函数：对于多维数组A和B，点返回A和B沿着第一个非单一维度的标量积。A和B必须具有相同的大小。在numpy中，以下内容相似但不等价：
dot
dot (A.conj().T, B)
p1tboqfb1#
在MATLAB中，大小相同的两个矩阵A和B的dot(A,B)可以简单地表示为：
A
B
dot(A,B)
sum(conj(A).*B)
等效Python/Numpy：
np.sum(A.conj()*B, axis=0)
7kqas0il2#
Matlab示例1：第一个月结果：47 71 99Matlab示例2：sum(A.*B)结果：47 71 99Matlab示例2的Numpy版本：A = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) B = np.matrix([[7,8,9],[10,11,12]]) np.multiply(A,B).sum(axis=0)结果：基质（47，71，99）
sum(A.*B)
A = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) B = np.matrix([[7,8,9],[10,11,12]]) np.multiply(A,B).sum(axis=0)
332nm8kg3#
看看这些备忘单。
Numpy包含一个数组类和一个矩阵类。数组类是用于多种数值计算的通用n维数组，而矩阵是专门用于简化线性代数计算的。实际上，这两个类之间只有少数几个关键区别。运算符*、点（）和乘（）：对于数组，*表示元素乘法，dot（）函数用于矩阵乘法。对于矩阵，*表示矩阵乘法，multiply（）函数用于元素乘法。
*
3条答案
按热度按时间p1tboqfb1#
在MATLAB中，大小相同的两个矩阵
A和B的dot(A,B)可以简单地表示为：等效Python/Numpy：
7kqas0il2#
Matlab示例1：
第一个月
结果：47 71 99
Matlab示例2：
sum(A.*B)结果：47 71 99
Matlab示例2的Numpy版本：
A = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) B = np.matrix([[7,8,9],[10,11,12]]) np.multiply(A,B).sum(axis=0)结果：基质（47，71，99）
332nm8kg3#
看看这些备忘单。
Numpy包含一个数组类和一个矩阵类。数组类是用于多种数值计算的通用n维数组，而矩阵是专门用于简化线性代数计算的。实际上，这两个类之间只有少数几个关键区别。
运算符
*、点（）和乘（）：对于数组，
*表示元素乘法，dot（）函数用于矩阵乘法。对于矩阵，
*表示矩阵乘法，multiply（）函数用于元素乘法。