Python NumPy 矩阵乘法：np.matmul() 和 np.dot() 的使用示例和错误分析

以下程序段展示了 Python NumPy 库中矩阵乘法函数 np.matmul() 和 np.dot() 的使用示例。

import numpy as np
A = np.array([[2, 3],[2, 1]])
B = np.array([[2, 0],[1, 2]])
X = np.matmul(A, B)
Y = np.dot(A, B)
print('X:\n', X)
print('Y:\n', Y)

运行该代码会报错，因为 np.array([2, 3],[2, 1]) 应该改为 np.array([[2, 3],[2, 1]])。创建多维数组时，需要使用双层方括号 [[]] 来指定每个维度上的元素。

修改后的代码：

import numpy as np
A = np.array([[2, 3],[2, 1]])
B = np.array([[2, 0],[1, 2]])
X = np.matmul(A, B)
Y = np.dot(A, B)
print('X:\n', X)
print('Y:\n', Y)

输出结果：

X:
 [[ 7  6]
 [ 5  2]]
Y:
 [[ 7  6]
 [ 5  2]]

结论：

• np.matmul() 和 np.dot() 都可以用于矩阵乘法。
• 创建多维数组时，需要使用双层方括号 [[]]。