numpy np.dot()和np.multiply的区别

k3fezbri 于 9个月前发布在其他

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我正在将我的matlab函数转换为python。我想用python重写这个简单的函数

function [ H ] = update_H( X , W , H )

     H = H.*((W'*X)./secu_plus(W'*W*H,eps));

end

function [ W ] = update_W( X , W , H )

     W = W.*((X*H')./secu_plus(W*(H*H'),eps));

end

字符串
注意：secu_plus是另一个函数，所以忽略。
正如你所看到的，有两种乘法*和.*，还有./
python [(.* ) (./ ) and (*) ]中的等价形式是什么

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/53286858/difference-between-np-dot-and-np-multiply

3条答案

按热度按时间

jvidinwx1#

在 Matlap 中，.operation 表示元素操作，例如，如果array1 = [1，2，3]和array3 [1，2，1]，则.*将是[1，4，3]。
np.dot是两个向量之间的点积，点积数学上是两个向量的乘积乘以余弦之间的Angular 的值，在二维坐标中它等价于X1 * X2 + Y1 * Y2作为一般形式A.B = sum ai*bi
因此只需将np.multiply()等效为.*

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5lhxktic2#

在np.multiply（）中，两个数组的列数应该相同：

l = np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])
a = np.array([[2,3]]
np.multiply(l,a)
output:
array([[ 8],
       [23],
       [38]])

字符串
其中，在np.dot（）中，第一个矩阵中的列数=第二个矩阵中的行数

l = np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])
a = np.array([[2,3]]).reshape(2,1)
np.dot(l,a)
output
array([[ 2,  6],
       [ 8, 15],
       [14, 24]])

型

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3phpmpom3#

这个答案（https://stackoverflow.com/a/68085301/23173978）是不正确的。
它应该是：

l = np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])
a = np.array([[2,3]])
np.multiply(l,a)

output:
array([[ 2,  6],
       [ 8, 15],
       [14, 24]])

字符串
np.multiply是元素乘法，你乘以相应的分量，但不通过求和来聚合。所以输出应该与输入l相同的形状。

l = np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])
a = np.array([[2,3]]).reshape(2,1)
np.dot(l,a)

output:
array([[ 8],
       [23],
       [38]])

型
np.dot是点积，你乘以相应的分量，然后把这些乘积加在一起。输出的形状改变了，因为l的形状是（3，2）点乘a的形状是（2，1）将给予我们形状是（3，1）的输出。

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