Numpy 理解一维向量上的np.matmul

np.matmul（a，b）给出60作为结果

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numpy如何将（3，）和（3，）维度相乘，并返回点积而不是外积（3*3）或抛出错误“维度不匹配”？

这直接来自以下文档：

• 如果第一个参数是1-D，则通过 将1前置到其尺寸。矩阵乘法后 预加的1被移除
• 如果第二个参数是1-D，则通过 将1附加到其尺寸标注。矩阵乘法后 附加的1被删除

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因此，在矩阵乘法期间，输入

a

和

b

的形状分别被转换为

（1,3）

和

（3,1）

根据矩阵乘法的规则，我们知道：

1 x 3

  <代码>3 x 1
   |    |
    --------   ===>   结束了

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因此，我们得到的结果是一个标量。

查看文档。对于1d数组，其行为类似于点，并返回内部的“点”积。这是一个特例。

a = [1, 2, 3]
b = [10, 10, 10]