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在将向量、矩阵等相乘时，使用 @ 运算符比 numpy.matmul 有优势吗？这主要是为了可读性吗？约定是什么？
最佳答案
作为doc解释:matmul 函数实现了在 PEP465 之后的 Python 3.5 中引入的 @ 运算符的语义。
所以基本上，@ 与没有方法参数的 np.matmul 相同。
关于python - "@"运算符和 np.matmul() 之间的差异，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63197872/
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Or 运算符 对两个表达式进行逻辑“或”运算。 result = expression1 Or expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任意
Not 运算符 对表达式执行逻辑非运算。 result = Not expression 参数 result 任意数值变量。 expression 任意表达式。 说明 下表显示如何
Is 运算符 比较两个对象引用变量。 result = object1 Is object2 参数 result 任意数值变量。 object1 任意对象名。 object2 任意
\ 运算符 两个数相除并返回以整数形式表示的结果。 result = number1\number2 参数 result 任意数值变量。 number1 任意数值表达式。 numbe
And 运算符 对两个表达式进行逻辑“与”运算。 result = expression1 And expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1
运算符(+) 计算两个数之和。 result = expression1 + expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任意表达式。 exp
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Xor 运算符 对两个表达式进行逻辑“异或”运算。 result = expression1 Xor expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1
Mod 运算符 两个数值相除并返回其余数。 result = number1 Mod number2 参数 result 任意数值变量。 number1 任意数值表达式。 numbe
Imp 运算符 对两个表达式进行逻辑蕴涵运算。 result = expression1 Imp expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任
Eqv 运算符 执行两个表达式的逻辑等价运算。 result = expression1 Eqv expression2 参数 result 任意数值变量。 expression1 任
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！