numpy在计算向量和矩阵乘法时的奇怪行为

numpy是一个Python科学计算库，提供了丰富的数学函数和数据结构，特别适用于向量和矩阵运算。在计算向量和矩阵乘法时，numpy的行为可能会出现一些奇怪的情况。

numpy中的乘法操作符*用于执行元素级别的乘法，而不是矩阵乘法。这意味着当使用*进行向量和矩阵乘法时，numpy会执行对应元素的乘法，而不是标准的矩阵乘法规则。

例如，假设有两个numpy数组a和b，分别表示向量和矩阵：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

使用*进行乘法运算时，numpy会将a的每个元素与b的对应元素相乘，得到一个新的数组：

c = a * b
print(c)

输出结果为：

[[ 1  4  9]
 [ 4 10 18]
 [ 7 16 27]]

可以看到，numpy将a的每个元素与b的对应元素相乘，得到了一个新的矩阵。

如果想要执行标准的矩阵乘法，可以使用numpy的dot函数或@操作符：

d = np.dot(a, b)
# 或者
d = a @ b
print(d)

输出结果为：

[30 36 42]

可以看到，dot函数或@操作符执行了标准的矩阵乘法，得到了一个向量。

总结起来，numpy在计算向量和矩阵乘法时的奇怪行为是因为乘法操作符*执行的是元素级别的乘法，而不是标准的矩阵乘法。如果需要执行标准的矩阵乘法，可以使用numpy的dot函数或@操作符。

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