在Python中，特别是在使用NumPy或类似库（如SciPy、TensorFlow、PyTorch）进行矩阵和数组操作时，不同的操作符具有特定的含义和用途。以下是对 @、*、和点操作（即点积）的详细解释：
@ 操作符（矩阵乘法）：
- 用于矩阵乘法。
- 对应NumPy中的
numpy.matmul()函数或numpy.dot()函数（对于二维数组）。
* 操作符（元素乘法）：
- 用于数组的元素逐个相乘（也称为Hadamard积）。
- 对应NumPy中的广播机制，对形状相同的数组进行逐元素乘法。
点操作（点积/内积）：
- 点积通常用于向量，但在NumPy中可以通过
numpy.dot()函数实现，对于一维数组（向量），它就是点积。 - 对于二维数组（矩阵），
numpy.dot()执行的是矩阵乘法，和@操作符等价。 - 例子（向量点积）：
import numpy as np a = np.array([1, 2]) b = np.array([3, 4]) c = np.dot(a, b) # c 结果为 11 (即 1*3 + 2*4) -
例子（矩阵乘法，与
@等价）：import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) C = np.dot(A, B) # C 结果为： # [[19 22] # [43 50]]
总结
@：用于矩阵乘法。*：用于数组的元素逐个相乘。- 点操作（
numpy.dot()）：- 对于一维数组，执行点积（内积）。
- 对于二维数组（矩阵），执行矩阵乘法，和
@等价。
这些操作符和函数在数组和矩阵计算中非常常用，选择合适的操作符可以大大提高代码的简洁性和可读性。
