python - numpy .dot 使用列表和数组，有什么区别

Question

当两个相似矩阵1*2相乘时，如[1,2]、[3,5]，使用numpy.dot，它给出了一个结果，而实际上它应该给出一个形状和尺寸错误，就像将两个相似的数组相乘一样。幕后发生了什么？

a=[1,2]
b=[6,3]
result=[np.dot(b, a)]
print(result)

O/P= 12

但是，

a=[[1,2]]
b=[[6,3]]
result=[np.dot(b, a)]
print(result)

错误:

O/P= ValueError: shapes (1,2) and (1,2) not aligned: 2 (dim 1) != 1 (dim 0)

Answer 1

根据文档here ,

• 如果a和b都是1-D数组，则它是向量的内积(没有复杂的共轭)。

• 如果a和b都是2-D数组，则为矩阵乘法，但使用matmul 或 a @ b 是首选。

情况 1:a 和 b 是 1-D 数组，因此结果为 1 *6+2*3=12。

情况 2:a 和 b 是 2-D 数组，因此我们将进行矩阵乘积这两个。它会引发 ValueError，因为 a 的最后一个维度与 b 的倒数第二个维度的大小不同。