np的dot函数怎么使用

numpy库中的`dot()`函数主要用于计算矩阵的点积（内积）或两个数组的一维向量乘法。它支持处理不同形状的数组，并可以处理广播（broadcasting）操作。以下是`dot()`函数的基本用法：

1. **二维数组之间的点积**：

   import numpy as np

   # 创建两个二维数组
   array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

   # 使用dot()函数计算它们的点积
   result = np.dot(array1, array2)
   print(result)  # 输出：[[19 22]
                   #       [43 50]]

2. **一维向量乘法**：
如果输入的是形状相同的两个一维数组，`dot()`会将其视为向量并执行对应元素的乘法求和：

   vector1 = np.array([1, 2, 3])
   vector2 = np.array([4, 5, 6])

   product = np.dot(vector1, vector2)
   print(product)  # 输出：32

3. **广播规则**：
`dot()`允许数组的维度不同，通过广播规则自动调整形状来完成运算。例如，一维数组和二维数组相乘：

   vector = np.array([1, 2])
   matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

   broadcast_result = np.dot(vector, matrix)
   print(broadcast_result)  # 输出：[[1 4]
                            #        [3 8]]