python - 如何在 numpy 中获得逐元素矩阵乘法(Hadamard 乘积)？

Question

我有两个矩阵

a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])

我想得到元素乘积，[[1*5,2*6], [3*7,4*8]]，等于

[[5,12], [21,32]]

我试过了

print(np.dot(a,b)) 

和

print(a*b)

但两者都给出结果

[[19 22], [43 50]]

这是矩阵乘积，而不是元素乘积。如何使用内置函数获得逐元素产品(又名 Hadamard 产品)？

Answer 1

对于 matrix 对象的元素乘法，您可以使用 numpy.multiply :

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
np.multiply(a,b)

结果

array([[ 5, 12],
       [21, 32]])

但是，您应该真正使用 array 而不是 matrix。 matrix 对象与常规的 ndarray 有各种可怕的不兼容性。使用 ndarrays，您可以只使用 * 进行元素乘法:

a * b

如果您使用的是 Python 3.5+，您甚至不会失去使用运算符执行矩阵乘法的能力，因为 @ does matrix multiplication now :

a @ b  # matrix multiplication