我正在尝试用Java实现np.multiply，我对其实际操作感到困惑。该文档只是简单说明了它按元素进行乘法。它与我找不到的任何数学矩阵乘积都不匹配。它与按元素方式的Hadamard乘积部分匹配，但不需要相同数量的行和列。有谁知道np.multiply会执行什么数学运算，并且确切了解它的工作原理吗？
这是我得到的不同输出。这些似乎功能截然不同。
a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[2,3]])
b = np.array([[2,3,4]])
print(np.multiply(a,b))
#output
[[1, 1, 1, 1, 1, 1] [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] [2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3]]]
和
a = np.array([[1,1,1],[2,2,2]])
b = np.array([[2,3,4]])
print(np.multiply(a,b))
#output
[[2 3 4]
[4 6 8]]
就像文档中所说的那样，它正在做逐元素乘法。注意，在第一个示例中，
a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[2,3]])
b = np.array([[2,3,4]])
您有一个对象（列表）数组，因为所有子列表的长度都不相同。
>>> a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[2,3]])
>>> a
array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [2, 3]], dtype=object)
因此，当您将它们相乘时，就是将一个列表与一个整数相乘，即得到的结果。
例如，如果c = np.multiply(a, b)：
c[0] == [1, 1, 1] * 2
c[1] == [2, 2, 2] * 3
c[2] == [2, 3] * 4
到目前为止，我们看到相同形状的乘法数组产生了Handamard积。如果它们的形状不同怎么办？在这种情况下，numpy尝试将它们“广播”为相同的形状。这些规则可能有些复杂，因此我不会在此处尝试复制它们，但是可以在http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.broadcasting.html中找到它们。标量数组乘法的工作原理与数学中的标量矩阵乘法的工作原理相同。对于形状不相同的阵列，尾随尺寸必须匹配，并且尺寸较小的阵列会重复进行必要的多次重复以填写缺失的尺寸，然后执行Handamard产品。
例如
a = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
b = np.array([3, 2, 1])
c = np.array([[3, 2, 1], [3, 2, 1]])
在这种情况下，a * b并a * c会给出相同的结果。
显然，我描述它的方式不是实现方式（这将是非常低效的），但它可以作为一种思考方式。
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