线性代数中矩阵相乘,被称为点积运算(Dot Product),又称为内积。首先根据线性代数的知识,特别需要注意的一点是:
矩阵X1和矩阵X2进行点积运算,其中X1 和 X2 对应的维度(通俗点说,第一个矩阵的列数,和第二个矩阵的行数要相等)的元素个数必须保持一致,计算过程见下图
在numpy中点积运算,用np.dot表示,其一般格式为:
numpy.dot(a , b , out = None)
X1 = np.array([[1,2], [3,4]]) X2 = np.array([[5, 6, 7], [8, 9, 10]]) result = dot(X1, X2) print(result) """ 计算结果为 :[[21,24,27] [47,54,61]] """