极客笔记Python 为什么使用@而不使用矩阵乘法
在Python中，我们经常会看到使用@符号来进行矩阵相乘操作，而不是直接使用*符号。那么为什么Python使用@而不使用矩阵乘法呢？本文将详细解释这个问题。
矩阵乘法和逐元素相乘
在矩阵运算中，矩阵乘法和逐元素相乘是两种常见的操作。矩阵乘法是指两个矩阵相乘，得到一个新的矩阵，其元素是原矩阵对应位置元素的乘积之和；而逐元素相乘是指两个矩阵中对应位置的元素相乘，得到一个新的矩阵，其元素是原矩阵对应位置元素的乘积。
在Python中，*符号用于逐元素相乘，即对应位置的元素相乘，而@符号用于矩阵乘法。
*符号的问题
在Python中，使用*符号进行矩阵乘法的问题在于，这会引起歧义。由于Python中的*符号已经用于逐元素相乘，如果再用它来表示矩阵乘法，就会导致语法上的混淆。
考虑下面的示例代码：
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = A * B
print(result)
上面的代码使用*符号进行矩阵相乘操作，但实际上得到的结果是逐元素相乘的结果，而不是矩阵乘法的结果。这会给用户带来不必要的困惑和误解。
为了避免这种歧义和混淆，Python引入了@符号作为矩阵乘法的运算符。
@符号的优势
使用@符号可以有效地区分矩阵乘法和逐元素相乘两种操作，从而避免歧义。通过明确定义@符号为矩阵乘法运算符，用户可以清晰地知道哪些操作是矩阵乘法，哪些操作是逐元素相乘。
另外，@符号的引入也使得代码更具有可读性和可维护性。当我们看到@符号时，就能够直观地知道这是矩阵乘法的操作，而不必费力去推测这个运算符到底是做什么操作。
@符号的使用
使用@符号进行矩阵乘法非常简单，只需要将两个矩阵用@符号连接即可。示例如下：
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = A @ B
print(result)
在上面的示例代码中，我们定义了两个矩阵A和B，然后使用@符号将它们相乘，并将结果打印出来。这样就可以很方便地进行矩阵乘法操作了。
总结
Python使用@而不使用*进行矩阵乘法的主要原因是为了避免语法上的混淆和歧义，从而提高代码的可读性和可维护性。通过明确定义矩阵乘法的运算符，我们可以更清晰地理解代码的含义，避免出现不必要的错误和困惑。因此，@符号的引入为Python的矩阵操作提供了更好的解决方案。