dot函数是常规的矩阵相乘

*是特殊的乘法

import numpy as npa = [[1,2,3],[4,5,6]]a = np.array(a)b = [[1,2],[4,5],[3,6]]b= np.array(b)#一个（2，3）， 一个（3，2），是可以正常的矩阵相乘的c = np.dot(a, b)print c-->result: array([[18, 30],              [42, 69]])说明dot是正常的矩阵相乘的方法c = a * b-->result: error 不能相乘c = np.outer(a,b)-->result:array([[ 1,  2,  4,  5,  3,  6],       [ 2,  4,  8, 10,  6, 12],       [ 3,  6, 12, 15,  9, 18],       [ 4,  8, 16, 20, 12, 24],       [ 5, 10, 20, 25, 15, 30],       [ 6, 12, 24, 30, 18, 36]])说明outer是a的第一个元素跟b的每一个元素相乘作为第一行，第二个元素跟b的每一个元素相乘作为第二个元素...一般outer()用的很少d = np.array([[1,2,1],[2,3,1]]) c = a*d result: array([[ 1, 4, 3], [ 8, 15, 6]]) *来说只能是shape一样的才能相乘，与其他shape的矩阵相乘（＊）都会报错， 结果是对应元素相乘作为当前位置的结果，结果矩阵的形状保持不变 总结：两个array的相乘*指的是对应元素的相乘；两个array的dot表示矩阵的相乘。