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]])

我想得到元素产品， [[1*5,2*6], [3*7,4*8]] ，等于

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

我努力了

print(np.dot(a,b))

和

print(a*b)

但都给出了结果

[[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）？

原文由 Malintha 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

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 ndarray 有各种可怕的不兼容。使用 ndarrays，您可以使用 * 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 @ 现在可以进行矩阵乘法：

 a @ b  # matrix multiplication

原文由 Rahul K P 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

只需这样做：

 import numpy as np

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

a * b

原文由 jtitusj 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议