为什么在传递数据帧和数组进行乘法时，numpy.dot的行为与numpy.matmul不同？

在传递数据帧和数组进行乘法时，numpy.dot和numpy.matmul的行为是不同的。这是因为numpy.dot和numpy.matmul是两个不同的矩阵乘法函数，它们在处理多维数组时有不同的规则和行为。

1. numpy.dot函数：
   • 概念：numpy.dot函数是numpy库中的一个函数，用于计算两个数组的点积（内积）。
   • 分类：点积是指两个数组的对应元素相乘后再求和的操作。
   • 优势：numpy.dot函数可以处理不同维度的数组，包括一维数组、二维数组、多维数组等。
   • 应用场景：numpy.dot函数常用于线性代数中的矩阵乘法、向量的内积等计算。
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• numpy.matmul函数：
  • 概念：numpy.matmul函数是numpy库中的一个函数，用于计算两个数组的矩阵乘法。
  • 分类：矩阵乘法是指两个二维数组的乘法操作，遵循矩阵乘法的规则。
  • 优势：numpy.matmul函数只能处理二维数组，且要求两个数组的维度满足矩阵乘法的规则，即第一个数组的列数等于第二个数组的行数。
  • 应用场景：numpy.matmul函数常用于处理矩阵之间的乘法运算，如神经网络中的矩阵相乘操作。
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总结：numpy.dot和numpy.matmul是两个不同的函数，用于不同类型的乘法操作。numpy.dot可以处理多维数组的点积运算，而numpy.matmul只能处理二维数组的矩阵乘法运算。在传递数据帧和数组进行乘法时，需要根据具体的需求选择合适的函数来进行计算。