矩阵乘法之叉乘和点乘

矩阵的乘法包含两种：点乘和叉乘。

矩阵点乘的含义是对应元素相乘

，例如矩阵
$A=\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 &4 \\ 5 &6 \end{bmatrix}$
，同样存在矩阵
$B=\begin{bmatrix} 1 &2 \\ 1 &2 \\ 1 & 2 \end{bmatrix}$
,

那么
$A\odot B = \begin{bmatrix} 1 & 4 \\ 3 & 8 \\ 5 & 12 \end{bmatrix}$
.

矩阵叉乘

含义与我们平时理解矩阵相乘一致，即一个
$m\times n$
矩阵A，若要与另外一个矩阵相乘，另另外一个矩阵的行数必须为n，例如
$n\times m1$
，矩阵叉乘结束后的行列数为
$m\times m1$
。

python下numpy矩阵点乘和叉乘的用法

在python中numpy库的矩阵A和矩阵B的点乘方法:A*B或者multipy方法

在python中numpy库的矩阵A和矩阵B叉乘的方法是A@B或者dot函数

这里dot函数需要注意下：

dot函数当两个矩阵的维度>2时，则为矩阵乘法与函数matmul功能相同。若维度小于2，则是向量相乘再求和。

参考链接：