np.matmul默认用的库是OpenBlas吗

不一定。`np.matmul`的默认库取决于你使用的NumPy版本和你的安装方式。在较新的NumPy版本中，`np.matmul`默认使用BLIS库，但在旧版本中可能使用其他库，如OpenBLAS或MKL。如果你想确定默认使用的库，可以使用以下代码：

import numpy as np
print(np.__config__.show())

该代码将打印出NumPy的配置信息，其中包括默认使用的线性代数库。

相关问题

np.matmul和np.dot在运算时间上有区别吗

在numpy中，np.matmul和np.dot都可以用于矩阵乘法的计算。但是，它们在一些情况下具有不同的表现：

1. 对于两个二维数组，np.dot和np.matmul的表现是相同的。

2. 对于两个高维数组，np.matmul和np.dot的表现是不同的。np.dot是在最后两个维度上执行矩阵乘法，而np.matmul是在所有维度上执行矩阵乘法。

3. 当其中一个数组是一维数组时，np.dot会执行向量的点积，而np.matmul会抛出一个ValueError。

在一些特定的情况下，np.matmul的表现可能比np.dot更快。例如，当处理大型张量时，np.matmul的表现可能要好于np.dot，因为它可以避免创建大量的中间数组。

总之，对于二维数组，np.matmul和np.dot的表现是相同的，但对于高维数组，它们的表现是不同的，而且在一些特定的情况下，np.matmul的表现可能更快。

np.matmul np.dot区别

### 回答1：
np.matmul和np.dot都是numpy库中的矩阵乘法函数，但是它们的用法和计算方式略有不同。

np.matmul是矩阵乘法函数，它的输入可以是两个二维矩阵，也可以是一个多维矩阵和一个二维矩阵。当输入是两个二维矩阵时，np.matmul计算的是矩阵乘积，即第一个矩阵的行与第二个矩阵的列的乘积。当输入是一个多维矩阵和一个二维矩阵时，np.matmul会将二维矩阵广播到多维矩阵的最后两个维度上，然后计算矩阵乘积。

np.dot也是矩阵乘法函数，但它的计算方式略有不同。当输入是两个一维数组时，np.dot计算的是它们的点积。当输入是两个二维矩阵时，np.dot计算的也是矩阵乘积，但是它会将第一个矩阵的列与第二个矩阵的行的乘积相加，得到一个新的二维矩阵。

因此，np.matmul和np.dot虽然都是矩阵乘法函数，但是它们的输入和计算方式略有不同。在使用时需要根据具体情况选择合适的函数。

### 回答2：
numpy中的matmul和dot都是用来进行矩阵乘法运算的函数，但是它们的差别在于Matrix和Array的处理方式不同，具体如下：

np.dot：np.dot函数计算的是两个数组之间的点积，即在对应位置的元素分别相乘再相加的结果。而当其中一个参数是表现为矩阵的时候，则进行矩阵乘法运算，得到一个矩阵结果。此函数没有对于Matrix的处理方法，所以如果需要将Matrix进行点积运算，则需要将其转换为ndarray。

np.matmul：np.matmul函数在进行点积运算时，如果其中一个参数是表现为Matrix的话，则会采用Matrix所对应的乘法规则，即将左边矩阵的每一行依次与右边矩阵的每一列进行向量积运算，得到矩阵乘积结果。而当两个参数都是表现为ndarray时，则跟np.dot一样按照元素位置依次相乘再相加，得到一个ndarray的结果。

综上所述，np.matmul函数更适合做矩阵乘法的运算，而np.dot函数一般用于做点积运算，如果要在矩阵上做点积运算，推荐使用np.matmul函数。因此，在使用矩阵运算的时候，我们需要根据实际需求的不同来选择不同的方法。

### 回答3：
在numpy中，np.matmul和np.dot都是用来做矩阵乘法运算的函数。它们虽然功能类似，但在使用时还是有一些区别的。

1. 形状要求有所不同

np.dot函数是用于执行标准的矩阵乘法。它要求两个矩阵形状必须匹配。尤其是第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数必须相等，否则无法执行乘法运算。如果两个矩阵形状不匹配，则会报错。

而np.matmul函数则更加灵活，它不仅支持标准矩阵乘法，还支持批量矩阵乘法。批量矩阵乘法通常用于处理多个输入矩阵的情况。在执行批量矩阵乘法时，np.matmul函数允许两个矩阵的形状不必完全相同，只要满足一定的要求即可。

2. 数据类型转换不同

使用np.dot函数进行矩阵乘法运算时，如果两个矩阵的数据类型不同，那么np.dot函数会将它们转换为相同的数据类型，然后再执行乘法运算。这种数据类型转换可能会带来一些性能上的损失。

而np.matmul函数在执行乘法运算时则不进行数据类型转换。如果两个矩阵的数据类型不同，那么np.matmul函数会报错。因此，使用np.matmul函数时需要保证两个矩阵的数据类型相同。

综上所述，np.matmul和np.dot虽然功能类似，但在使用时还是需要注意它们的区别。如果需要进行批量矩阵乘法运算，应该使用np.matmul函数；如果需要进行标准的矩阵乘法运算，应该使用np.dot函数。同时，在使用这两个函数时还需要注意数据类型的匹配问题。