numpy中的dot、outer、multiply和*的用法

numpy中的dot、outer、multiply和 * 的使用方法

1 np.dot()

​ numpy.dot(a, b, out=None)：对于二维数组，它相当于矩阵的乘法；对于一维数组，则是向量的内积；而对于n维，它是a的最后一个轴向和b的倒数第二个轴向的乘积和。

代码如下：

一维数组

>>> np.dot(3, 4)
12
>>> np.dot([2, 3], [4, 4])
20

二维数组

>>> a = [[1, 0], [0, 1]]
>>> b = [[4, 1], [2, 2]]
>>> np.dot(a, b)
array([[4, 1],
[2, 2]])

n维数组

>>> a = np.arange(6).reshape(1, 2, 3)
>>> b = np.arange(6).reshape(2, 3, 1)
>>> a
array([[[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]])
>>> b
array([[[0],
[1],
[2]],

[[3],
[4],
[5]]])
>>> np.dot(a, b)
array([[[[ 5],
[14]],

[[14],
[50]]]])

2 np.outer()

​ numpy.outer(a, b, out=None):计算两个向量的外积。已知两个输入向量为

a = [a0, a1, ..., aM]

和

b = [b0, b1, ..., bN]

，则输出为：

[[a0*b0  a0*b1 ... a0*bN ]
[a1*b0    .
[ ...          .
[aM*b0            aM*bN ]]

注：输入a,b，如果不是一维数组，则先将其变成一维数组，即可得a(M,)和b(N,)这种形式，可得输出为(M,N)。

out[i, j] = a[i] * b[j]

代码如下：

对于数字数组

>>> a = np.array([[1, 2], [1, 1]])
array([[1, 2],
[1, 1]])
>>> b = np.array([[2, 3], [1, 3]])
array([[2, 3],
[1, 3]])
>>> np.outer(a, b)
array([[2, 3, 1, 3],
[4, 6, 2, 6],
[2, 3, 1, 3],
[2, 3, 1, 3]])

对一个字母例子

>>> x = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
>>> np.outer(x, [1, 2, 3])
array([[a, aa, aaa],
[b, bb, bbb],
[c, cc, ccc]], dtype=object)

3 np.multiply()

为对应元素的乘积。

代码如下：

>>> np.multiply(2.0, 4.0)
8.0

>>> x1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> x2 = np.array([[7, 8, 9], [4, 7, 1]])
>>> np.multiply(x1, x2)
array([[ 7, 16, 27],
[16, 35,  6]])

注：维度相等时才能使用，当数组或者矩阵的维度不相同时，会根据一定的广播规则将维数扩充到一致的形式，但是如果形式不能填充侧报错，如下

可以自动填充

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.multiply(x1, x2)
array([[  0.,   1.,   4.],
[  0.,   4.,  10.],
[  0.,   7.,  16.]])

对比情况

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x3 = np.arange(4.0)
>>> np.multiply(x1, x3)
<hr />

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-50-abc06b5da097> in <module>()
----> 1 np.multiply(x1, x3)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (4
b22b
,)

4 矩阵中的*

‘*’ 也为对于元素的乘积，当是两个数组相乘时和np.multiply用法相同，但是如果相乘的元素是矩阵时，则和np.dot用处相同，表示矩阵相乘。

数组相乘：

>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> x1 * x2
array([[  0.,   1.,   4.],
[  0.,   4.,  10.],
[  0.,   7.,  16.]])

矩阵相乘

>>> x1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x2 = np.array([[7, 8], [4, 7]])
>>> a = np.mat(x1)
>>> b = np.mat(x2)
>>> a*b
matrix([[15, 22],
[37, 52]])
>>> np.dot(x1, x2)
array([[15, 22],
[37, 52]])