这篇教程python 中的@运算符使用写得很实用，希望能帮到您。
在看fastai的代码时，看到这么一段：n=100x = torch.ones(n,2) x[:,0].uniform_(-1.,1)x[:5]a = tensor(3.,2)y = x@a + torch.rand(n) 这里面有个@符号不知道是啥意思？于是百度搜了一下，都是说@xxx是注解或者装饰器，明显不是这段代码的场景嘛！ 于是又Google了一下，原来这个@是Python 3.5之后加入的矩阵乘法运算符，终于明白了！ 补充：python矩阵乘积运算(multiply/maumul/*/@)解析 在训练数据时经常涉及到矩阵运算，有段时间没有练习过了，手便生疏了。 今天重新测了一把，python中各类矩阵运算举例如下，可以清楚的看到tf.matmul(A,C)=np.dot(A,C)= A@C都属于叉乘，而tf.multiply(A,C)= A*C=A∙C属于点乘。 
Python测试编码如下：import tensorflow as tfimport numpy as npa = np.array([[1,2],[3,4]])b = np.array([5,6])c = np.array([[5,6],[7,8]])print('a:'+'/n',a)print('b:'+'/n',b)print('c:'+'/n',c)#叉乘d1=a@cd2=tf.matmul(a,c)d3=np.dot(a,c)#点乘f1=a*cf2=tf.multiply(a,c)with tf.compat.v1.Session() as sess: print('d1:叉乘a@c' + '/n', d1) print('d2:叉乘matmul(a,c)' + '/n', sess.run(d2)) print('d3:叉乘dot(a,c)' + '/n', d3) print('f1:点乘a*c' + '/n', f1) print('f2:点乘multiply(a,c)' + '/n', sess.run(f2))测试结果如下：
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。
Python 实现定积分与二重定积分的操作
pandas中DataFrame检测重复值的实现 |
