MATLAB中矩阵.*和*的区别
时间: 2023-07-23 12:54:13 浏览: 125
MATLAB中矩阵的.*和*操作符是有区别的。
* 表示矩阵乘法,也称为矩阵内积。例如,如果 A 和 B 是两个矩阵,则 A * B 表示 A 和 B 的矩阵乘积。
.* 表示矩阵的逐元素乘积,也称为哈达玛积。例如,如果 A 和 B 是两个矩阵,则 A .* B 表示 A 和 B 的逐元素乘积。
需要注意的是,两个矩阵进行矩阵乘法时,需要满足左矩阵的列数等于右矩阵的行数,否则会出现维度不匹配的错误。而逐元素乘积则不需要满足这个条件,只需要两个矩阵的维度相同即可。
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matlab中.*和*区别
在MATLAB中,* 和 .* 是两种不同的乘法运算符。
* 运算符表示矩阵的乘法或者向量的点积。当两个矩阵相乘时,它们的维度必须满足矩阵乘法的规则,即第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。例如,A * B 表示矩阵 A 与矩阵 B 的乘积。
.* 运算符表示矩阵或者向量的逐元素乘法。它将两个矩阵或者向量的对应元素相乘,生成一个新的矩阵或者向量。这意味着两个矩阵或者向量的维度必须相同。例如,A .* B 表示矩阵 A 与矩阵 B 的逐元素乘积。
总结一下:
- * 运算符表示矩阵乘法或者向量点积。
- .* 运算符表示逐元素乘法。
MATLAB中的.*和*转为Python代码
在 Python 中,矩阵的逐元素乘积可以使用 numpy 库中的 multiply 函数实现,矩阵乘法可以使用 numpy 库中的 dot 函数实现。
举例说明:
假设 A 和 B 是两个矩阵,用 MATLAB 中的 .\* 和 * 操作符计算它们的逐元素乘积和矩阵乘积的代码如下:
```
C = A .* B # 逐元素乘积
D = A * B # 矩阵乘积
```
将其转化为 Python 代码如下:
```
import numpy as np
C = np.multiply(A, B) # 逐元素乘积
D = np.dot(A, B) # 矩阵乘积
```
需要注意的是,numpy 库中的 multiply 函数和 dot 函数默认会进行广播,因此不需要满足两个矩阵的维度相同的条件。但是在进行矩阵乘法时,需要满足左矩阵的列数等于右矩阵的行数,否则会出现维度不匹配的错误。