numpy矩阵乘法中遇到的问题

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([[1, 2], [1, 2]])
print(a @ b)

这段代码的输出结果是[3, 6],1*2的矩阵乘以一个2*2的矩阵返回一个1*2的矩阵,这个可以理解,可为什么下面这个:

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([[1, 2], [1, 2]])
print(b @ a)

返回结果是[5, 5],为什么2*2的矩阵可以和1*2的矩阵做矩阵乘法呢?而且感觉是第一个矩阵的行向量依次与第二个数组对应元素相乘,返回了一个数组,可以解释一下其中的原理吗?

只要两个矩阵的行与列的维度有一个相等, 即便另一个不相等也能进行计算, 这就是广播

问得好啊。不过这种情况似乎只发生在1*2,2*2，你举得这个例子中。

我尝试了其他许多种组合，如果维度不匹配的话，就会导致计算出现维度不匹配的错误。感觉是个特例一样的存在。

典型的广播机制

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