numpyで要素ごとの行列乗算（アダマール積）を取得するにはどうすればよいですか？

2つの行列があります

a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])

そして私は、要素ごとの積を取得したい[[1*5,2*6], [3*7,4*8]]等しく、

[[5,12], [21,32]]

私が試してみました

print(np.dot(a,b)) 

そして

print(a*b)

しかし、どちらも結果を出します

[[19 22], [43 50]]

これは要素ごとの積ではなく、行列積です。組み込み関数を使用して要素ごとの積（別名アダマール積）を取得するにはどうすればよいですか？

matrixオブジェクトの要素ごとの乗算には、次を使用できますnumpy.multiply。

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
np.multiply(a,b)

結果

array([[ 5, 12],
       [21, 32]])

ただし、のarray代わりに実際に使用する必要がありますmatrix。matrixオブジェクトには、通常のndarrayとのあらゆる種類の恐ろしい非互換性があります。ndarrayを使用すると*、要素ごとの乗算に使用できます。

a * b

あなたは、Python 3.5+にしている場合ので、あなたも、オペレータとの行列乗算を実行する能力を失うことはありません。@今、行列の乗算を行います：

a @ b  # matrix multiplication

これを行うだけです：

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

a * b

import numpy as np
x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
y = np.array([[-1, 2, 0], [-2, 5, 1]])

x*y
Out: 
array([[-1,  4,  0],
       [-8, 25,  6]])

%timeit x*y
1000000 loops, best of 3: 421 ns per loop

np.multiply(x,y)
Out: 
array([[-1,  4,  0],
       [-8, 25,  6]])

%timeit np.multiply(x, y)
1000000 loops, best of 3: 457 ns per loop

両方np.multiplyと*アダマール積として知られている要素ごとの乗算を生成します

%timeit ipythonマジックです

これを試して：

a = np.matrix([[1,2], [3,4]])
b = np.matrix([[5,6], [7,8]])

#This would result a 'numpy.ndarray'
result = np.array(a) * np.array(b)

ここでnp.array(a)は、タイプの2D配列を返し、2のndarray乗算はndarray要素ごとの乗算になります。したがって、結果は次のようになります。

result = [[5, 12], [21, 32]]

マトリックスを取得したい場合は、次のようにします。

result = np.mat(result)