Question

我有一个问题需要理解numpy中的矩阵乘法。例如，我有以下矩阵（2d numpy数组）：

a = [ [ 1. 1. ]
      [ 1. 2. ]
      [ 1. 3. ] ]

以下行矢量theta：

theta = [ 1. 1. ]

与theta相乘的唯一方法是变换首先在列向量中的θ，然后我会得到结果：

result = [ [ 2. ]
           [ 3. ]
           [ 4. ] ]

当我乘以矩阵和行向量（没有变换）

时

result = np.dot(a,theta)

我明白了：

result = [ 2. 3. 4. ]

这怎么可能？我的意思是，我没有改变矩阵。你能告诉我这个numpy乘法是如何工作的吗？谢谢你的关注。

Answer 1

不，你将numpy数组与另一个numpy数组（不是带矢量的矩阵）相乘，尽管它看起来像那样。这是因为，实质上，numpy数组与矩阵不同。点积也是这样对待的。

如果你写出数组并相乘，那你就会明白为什么。它只是数组'a'中每行的点积（元素乘法）和向量'theta'。

PS :( 矩阵是2-D，而数组不限于任何维度）