python - numpy 中是否有等效的 Matlab 点函数？

Question

dotnumpy中是否有等效的Matlab函数？

Matlab 中的dot函数： 对于多维数组 A 和 B，dot 返回沿 A 和 B 的第一个非单维的标量积。 A 和 B 必须具有相同的大小。

在 numpy 中，以下类似但不等价：

dot (A.conj().T, B)

Answer 1

在 MATLAB 中，两个大小相同dot(A,B)的矩阵很简单：AB

sum(conj(A).*B)

等效的 Python/Numpy：

np.sum(A.conj()*B, axis=0)

Answer 2

Matlab示例1：

A = [1,2,3;4,5,6] B = [7,8,9;10,11,12] dot(A,B)

结果：47 71 99

Matlab示例2：

sum(A.*B)

结果：47 71 99

Matlab 示例 2 的 Numpy 版本：

A = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) B = np.matrix([[7,8,9],[10,11,12]]) np.multiply(A,B).sum(axis=0)

结果：矩阵（[[47, 71, 99]]）

Answer 3

检查这些备忘单。

• Numpy 的http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users/
• http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html

Numpy 包含一个数组类和一个矩阵类。array 类旨在成为用于多种数值计算的通用 n 维数组，而 matrix 旨在促进线性代数计算。实际上，两者之间只有少数几个关键区别。

运算符*、点（）和乘法（）：
对于数组，*表示逐元素乘法，点（）函数用于矩阵乘法。
对于矩阵，*表示矩阵乘法，multiply() 函数用于逐元素乘法。