numpy中的矩阵乘法

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相关版本：numpy 1.6 &&1.7 && 1.8

numpy中的矩阵乘法有两个，np.dot（等价于 array.dot，也等价于np.core.dot，还等价于np.core.numeric.dot）和np.core.multiarray.dot，这两个dot是不一样的
实验表明这两个dot的计算结果存在着微小的差异

可以尝试运行
a = np.random.rand(10,10)
b = np.random.rand(10,10)
c = np.dot(a,b)
d = np.core.multiarry.dot(a,b)
print np.abs(c-d).sum()

可以看到结果不为0

事实上，参考源代码，np.dot采用了blas-optimized version.
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/numeric.py
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/blasdot/_dotblas.c

而np.core.multiarray.dot的实现在下面这个文件中
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/src/multiarray/multiarraymodule.c

当然，通常情况下我是不会去调用np.core.multiarray.dot的（正常人都应该这样吧）
但是，当我们使用numpy的C-API时，问题就来了，
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/c-api.array.html#functions中提供的PyArray_MatrixProduct其实是np.core.multiarray.dot，而不是np.dot，
所以最后的结果会与python版本略有不同。

效率上我没有仔细分析，但直观感觉应该是np.dot快一些，毕竟是blas-optimized。而且PyArray_MatrixProduct内部调用dotfunc都不要求数据在内存里连续存储。

那么，接下来的问题就是，如何在C代码中调用np.dot？