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python中矩阵运算分为两种形式，一是np.array，而是np.matrix

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对于np.array

数量积(即对应位置元素相乘后的积相加)使用*(或者multiply)

矩阵乘法，即矢量乘法，则必须使用.dot()或者@

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对于np.matrix(情况相反)

* 和@和.dot()表示的是矢量积，

数量积方式运行，则必须使用np.multiply函数

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# 对于array对象，*和np.multiply函数代表的是数量积，如果希望使用矩阵的乘法规则，则应该调用np.dot和@。

# 对于matrix对象，*和@和.dot()直接代表了原生的矩阵乘法，而如果特殊情况下需要使用数量积，则应该使用np.multiply函数。

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import numpy as np

a=np.array([[1,2],[3,4]])

b=np.array([[4,3],[2,1]])

c=np.matrix([[1,2],[3,4]])

d=np.matrix([[4,3],[2,1]])

#矩阵乘法ab结果为8，5，20，13

#矩阵乘法ab结果为13,20,5,8

#数量积结果为4，6，6，4

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对于np.array

a*b#结果为4，6，6，4

b*a#结果为4，6，6，4

np.multiply(a,b)#结果为4，6，6，4

a.dot(b)#结果为8，5，20，13

b.dot(a)#结果为13,20,5,8

a@b#结果为8，5，20，13

b@a#结果为13,20,5,8

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对于np.matrix

c*d#结果为8，5，20，13

d*c#结果为13,20,5,8

c.dot(d)#结果为8，5，20，13

b.dot(a)#结果为13,20,5,8

c@d#结果为8，5，20，13

d@c#结果为13,20,5,8

np.multiply(c,d)#结果为4，6，6，4

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