Python 为什么数组乘法是可交换的？

我对python相当陌生，对numpy来说也非常陌生。 我意识到，使用numpy，我可以在所有配置中倍增阵列： 行*列，列*行，列*列，行*行

这是什么意思？ 我认为这是矩阵乘法，唯一合法的是行*列， 或列*行，结果为零维或二维。 我对这个手术感到困惑

我以为这是矩阵乘法

除非您使用的是

矩阵

对象或

点

方法/函数，否则它不是。这是元素相乘，还有一些额外的处理，比如不匹配的维度。如果需要矩阵乘法，请使用

numpy.dot(A, B)

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您也可以使用

matrix

对象而不是

ndarray

s，但是它们导致的不一致性可能会让您感到厌烦。如果给定一个矩阵，您需要知道哪些操作将返回一个矩阵，哪些操作将始终返回一个数组，

a[x][y]

将不起作用，还有更多的小问题将使您陷入困境。

Numpy数组是N维网格数据，它们的大多数二进制操作都执行元素级标量操作

a*b

产生

a[i，j，k]*b[i，j，k]

。如果数组的形状不同，numpy将尝试将较小的数组转换为仍然有意义的内容，然后执行elementwise操作

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Numpy矩阵是一个独立的数据结构。它们始终是二维的，并且遵守线性代数中的所有规则。

numpy操作通常是元素操作。还请阅读以了解不同维度数组的情况。哦，如果您需要矩阵乘法，请尝试类似于

np.matrix（a）*np.matrix（b）

，或者。