矩阵乘法导致 MATLAB 和 NUMPY(?) 中的不同值

Question

这是矩阵

>> x = [2 7 5 9 2; 8 3 1 6 10; 4 7 3 10 1; 6 7 10 1 8;2 8 2 5 9]

Matlab 给了我

>> mtimes(x',x)
ans =

   124   124    94   122   154
   124   220   145   198   179
    94   145   139   101   121
   122   198   101   243   141
   154   179   121   141   250

然而，python(numpy) 中的相同操作（对相同数据）会产生不同的结果。我无法理解为什么？

import numpy as np
a = [[2, 7, 5, 9, 2],[8,3,1,6,10],[4,7,3,10,1],[6,7,10,1,8],[2,8,2,5,9]]
x = np.array(a)
print 'A : ',type(x),'\n',x,'\n\n'
# print np.transpose(A)
X = np.multiply(np.transpose(x),x)
print "A'*A",type(X),'\n',X

生产

A :  <type 'numpy.ndarray'> 
[[ 2  7  5  9  2]
 [ 8  3  1  6 10]
 [ 4  7  3 10  1]
 [ 6  7 10  1  8]
 [ 2  8  2  5  9]] 


A'*A <type 'numpy.ndarray'> 
[[  4  56  20  54   4]
 [ 56   9   7  42  80]
 [ 20   7   9 100   2]
 [ 54  42 100   1  40]
 [  4  80   2  40  81]]

Answer 1

Numpy documentation 声明您应用的运算符执行 逐元素 乘法。

但是，mtimes 在 MATLAB 中执行矩阵乘法。

为了验证，用于逐元素乘法的 MATLAB 语法产生的结果与您在 numpy 中看到的结果相同：

disp(x.'.*x)

     4    56    20    54     4
    56     9     7    42    80
    20     7     9   100     2
    54    42   100     1    40
     4    80     2    40    81

矩阵乘法导致 MATLAB 和 NUMPY(?) 中的不同值

Matrix multiplication resulting in different values in MATLAB and NUMPY(?)

matlab

numpy

matrix-multiplication