初学Python，array 和 Matrix 的相乘，被结果弄蒙了。

>>> x = np.array( ((2,3), (3, 5)) )

>>> y = np.array( ((1,2), (5, -1)) )

>>> x * y

array([[ 2, 6],

[15, -5]])

>>> x = np.matrix( ((2,3), (3, 5)) )

>>> y = np.matrix( ((1,2), (5, -1)) )

>>> x * y

matrix([[17, 1],

[28, 1]])

>>> np.dot(x,y)

matrix([[17, 1],

[28, 1]])

(2,3)

(3, 5)

(1,2)

(5, -1))

matrix([[17, 1],

[28, 1]])

比价了一下结果，array的相乘，比较好理解，也比较直观；Matrix 的就稍微复杂一点，详见下：

[[2, 3], [[1, 2], [[2 * 1, 3 * 2],

[3, 5]] x [5, -1]] = [3 * 5, 5 * -1]]

and the other is matrix multiplication [19]:

[[2, 3], [[1, 2], [[2 * 1 + 3 * 5, 2 * 2 + 3 * -1],

[3, 5]] x [5, -1]] = [3 * 1 + 5 * 5, 3 * 2 + 5 * -1]]

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numpy 中 array 和 matrix 相乘的结果比较