极客教程Python numpy 和 tensorflow 中的各种乘法（点乘和矩阵乘）
1. 引言
在Python的数据科学和机器学习领域，使用NumPy和Tensorflow这两个库是非常常见的。NumPy是Python科学计算的基础库，提供了许多高效的数学和数组操作函数。而Tensorflow是一个用于构建和训练机器学习模型的深度学习库，它提供了各种强大的矩阵操作。
本文将详细介绍NumPy和Tensorflow中的各种乘法运算，包括点乘和矩阵乘法，并给出一些示例代码。
2. NumPy中的乘法运算
点乘
在NumPy中，点乘是指两个数组中对应元素进行的乘法运算，即数组的形状相同，对应位置的元素相乘。可以使用*运算符进行点乘操作。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a * b
print(c)
运行结果为：
array([ 4, 10, 18])
上述代码中，a和b是两个一维数组，它们的形状相同，通过*运算符对应位置的元素进行了点乘操作，得到了新的数组c。
矩阵乘法
在NumPy中，矩阵乘法是指两个矩阵相乘的运算。可以使用np.dot()函数进行矩阵乘法操作，也可以使用@运算符进行矩阵乘法。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.dot(a, b)
print(c)
运行结果为：
array([[19, 22],
[43, 50]])
上述代码中，a和b是两个二维数组，它们的形状分别为(2, 2)，通过np.dot()函数对它们进行了矩阵乘法操作，得到了新的数组c。
3. Tensorflow中的乘法运算
点乘
在Tensorflow中，点乘也是指两个矩阵中对应元素进行的乘法运算，即矩阵的形状相同，对应位置的元素相乘。可以使用*运算符进行点乘操作。
下面是一个示例代码：
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.constant([4, 5, 6])
c = a * b
sess = tf.Session()
result = sess.run(c)
print(result)
sess.close()
运行结果为：
[ 4 10 18]
上述代码中，a和b是两个一维张量（Tensor），通过*运算符对应位置的元素进行了点乘操作，得到了新的张量c。需要注意的是，在Tensorflow中进行计算需要先创建会话（Session），然后使用run()方法执行计算。
矩阵乘法
在Tensorflow中，矩阵乘法可以使用tf.matmul()函数进行操作。当两个张量的秩（Rank）都为2时，tf.matmul()函数进行矩阵乘法运算；当至少一个张量的秩大于2时，tf.matmul()函数执行的是扩展矩阵乘法运算。
下面是一个示例代码：
import tensorflow as tf
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session()
result = sess.run(c)
print(result)
sess.close()
运行结果为：
[[19 22]
[43 50]]
上述代码中，a和b是两个二维张量，通过tf.matmul()函数对它们进行了矩阵乘法操作，得到了新的张量c。
4. 总结
本文详细介绍了Python中NumPy和Tensorflow库中的各种乘法运算，包括点乘和矩阵乘法。在NumPy中，可以使用*运算符进行点乘，使用np.dot()函数或@运算符进行矩阵乘法；在Tensorflow中，可以使用*运算符进行点乘，使用tf.matmul()函数进行矩阵乘法。
对于一些较复杂的矩阵操作，Tensorflow相比NumPy更加强大和灵活。因此，在进行深度学习模型的开发和训练时，通常会使用Tensorflow作为主要的库来进行矩阵操作。