np.dot()的另外一种表示方法@

import numpy as np


class Debug:
    def mainProgram(self):
        x = np.ones((2, 2))
        y = np.full((2, 2), fill_value=2)
        result1 = np.dot(x, y)
        print(result1)
        result2 = x * y
        print(result2)
        result3 = x @ y
        print(result3)
        

if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
[[4. 4.]
 [4. 4.]]
[[2. 2.]
 [2. 2.]]
[[4. 4.]
 [4. 4.]]
"""

我们都知道矩阵的乘积是如何进行的，这里不做过多说明，如果不理解矩阵乘积，可以查看​​矩阵乘积​​​。​​np.dot()​​表达的意思就是矩阵乘积，在高版本的​​numpy​​模块中，可以使用更简单的​​@​​符号来代表矩阵的乘积，并且推荐使用这种写法。 相比于矩阵乘积，上述代码的​​x * y​​​就只是简单地将矩阵​​x​​​与矩阵​​y​​对应位置的元素乘了起来。

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