[numpy]matrix和array的乘和加

1. 对于数组array

1. 乘

   就是对应位置的元素相乘：

   X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
   X2 = X1
   print X2*X1
   
   [[ 1  4]
    [ 9 16]]
   

2. 加

   就是对应位置的相加：

   X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
   X2 = X1
   print X2+X1
   
   [[2 4]
    [6 8]]
   

2. 对于矩阵matrix

1. 乘

   就是矩阵的点乘:

   X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
   X2 = X1
   print X2*X1
   
   [[ 7 10]
    [15 22]]
   

2. 加

   有两种情况，第一种是X1与X2的大小一致，就是普通的矩阵相加，即对应位置相加：

   X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
   X2 = X1
   print X2+X1
   
   [[2 4]
    [6 8]]
   

   第二种情况是n＊1的X1 ＋ m*1的X2（或者反过来），就会得到n*m的矩阵：

   X1 = np.matrix([[1,2,3]])
   X2 = np.matrix([[1,2,3,4]]).T
   print X2+X1
   
   [[2 3 4]
    [3 4 5]
    [4 5 6]
    [5 6 7]]
   

3. 混用情况

在numpy中存在很多的matrix和array 运算符混用的情况，程序也能通过，但这样很不好，尽量按照以上原则使用。

如果2维的array想要进行矩阵的点乘运算，可以用np.dot(X1, X2)

如果matrix想要进行对应位置的乘，可以用np.multiply(X2,X1)