matlab中数与矩阵相乘怎么表示,matlab中矩阵乘法

　　矩阵乘法和点乘法概述

　　matpythonumpyarraypythonumpymatrix的矩阵乘法*NP.dot(NP.dot)和* dot乘法。*np.multiply)和* NP . multiply)1 . apply

　　#这段代码必须在python2上运行。错误list1=[ 1，2，3，4] list2=[ 5，6，7，8] list3=map (lambda (a，b) :a*b，河马小厨师List2)) PPP因为数组后面的不是浮点对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表示。这和C语言中的数组是一样的。

　　1.3 numpy数组(array)Numpy数组和python列表的区别

　　)a)，numpy数组是固定大小做的，python list是动态的。调整ndarray的大小创建一个新数组并删除原始数组。

　　(b)要素类型的区别。

　　NumPy数组中的所有元素必须具有相同的数据类型，因此内存大小是相同的。

　　Python list可以存储各种类型的元素。

　　例外：如果Python的原生数组包含NumPy对象，则允许不同大小的元素数组。

　　(c)数学运算的执行效率高于母语python。

　　(d)越来越多基于Python的科学和数学软件包使用NumPy数组。

　　1.4 numpy中的矩阵：数组array和numpy中的矩阵的区别：

　　矩阵是数组的一个分支，而矩阵和数组在很多情况下是常见的。哪个都一样。不过这个时候官方的建议是，如果两者可以搭配使用的话，选择array。因为数组更灵活，速度更快。很多人把二维数组翻译成矩阵。

　　但是矩阵的好处是它是一个比较简单的运算符号。例如，如果两个矩阵相乘，将使用符号*。但是，如果你把数组相乘，就不会这样了。的方法。必须使用点号()。

　　数组的优点是不仅可以表示二维，还可以表示3，4，5…维。另外，在大多数Python程序中，更常用数组。

　　2.Python的矩阵乘法和矩阵点乘法2.1 numpy的数组np.dot))表示矩阵乘法。*表示提高分数。Np.multiply()的意思是点乘。

　　importnumpyasnpa=NP.array ([ 1，0 ]，[ 0，1 ] ) b=NP.array ([ 4，1 ]，[ 2，2 ] ) x=np.dot(a ) a，B)B)# print(x)print(y)print)z)[41][2][40][02][02][02][02]matrix NP . dot))))NP . multiply

　　ImportnumpyasNPA=np.mat ([1，0]，[0，1]) b=np.mat ([4，1]，[2，2]) x=np.dot (a，b) # b) [2，2]) x=a * b%。Y=a.*b%矩阵的点乘，也就是说每个元素都是对应的。两个输入矩阵必须具有相同的形状。x=4 1 2 2y=4 0 0 2