numpy 中 array 和 matrix 相乘的結果比較

初學Python，array 和 Matrix 的相乘，被結果弄蒙了。

 

>>> x = np.array( ((2,3), (3, 5)) )

>>> y = np.array( ((1,2), (5, -1)) )

>>> x * y

array([[ 2,  6],

       [15, -5]])

>>> x = np.matrix( ((2,3), (3, 5)) )

>>> y = np.matrix( ((1,2), (5, -1)) )

>>> x * y

matrix([[17,  1],

        [28,  1]])

>>> np.dot(x,y)

matrix([[17,  1],

        [28,  1]])

(2,3)

(3, 5)

(1,2)

(5, -1))

matrix([[17,  1],

        [28,  1]])

比價了一下結果，array的相乘，比較好理解，也比較直觀；Matrix 的就稍微複雜一點，詳見下：

[[2, 3],     [[1, 2],     [[2 * 1, 3 * 2],

[3, 5]]  x   [5, -1]]  =   [3 * 5, 5 * -1]]

and the other is matrix multiplication [19]:

[[2, 3],     [[1, 2],     [[2 * 1 + 3 * 5, 2 * 2 + 3 * -1],

 [3, 5]]  x   [5, -1]]  =   [3 * 1 + 5 * 5, 3 * 2 + 5 * -1]]