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本篇內容介紹了“numpy中matrix與array的乘和加實例用法”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
1. 對于數組array
乘
就是對應位置的元素相乘：
X1 = np.array([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2*X1 [[ 1 4] [ 9 16]]
加
就是對應位置的相加：
X1 = np.array([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2+X1 [[2 4] [6 8]]
2. 對于矩陣matrix
乘
就是矩陣的點乘:
X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2*X1 [[ 7 10] [15 22]]
加
有兩種情況，第一種是X1與X2的大小一致，就是普通的矩陣相加，即對應位置相加：
X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2+X1 [[2 4] [6 8]]
第二種情況是n＊1的X1 ＋ m*1的X2（或者反過來），就會得到n*m的矩陣：
X1 = np.matrix([[1,2,3]]) X2 = np.matrix([[1,2,3,4]]).T print X2+X1 [[2 3 4] [3 4 5] [4 5 6] [5 6 7]]
3. 混用情況
在numpy中存在很多的matrix和array 運算符混用的情況，程序也能通過，但這樣很不好，盡量按照以上原則使用。
如果2維的array想要進行矩陣的點乘運算，可以用np.dot(X1, X2)
如果matrix想要進行對應位置的乘，可以用np.multiply(X2,X1)
“numpy中matrix與array的乘和加實例用法”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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