python@运算符是什么意思？怎样使用？-群英

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python@运算符是什么意思？怎样使用？对于刚接触Python的朋友，可能对@运算符不是很了解，因此这篇文章就给大家介绍一下python@运算符的内容，感兴趣的朋友就继续往下看吧。

在看fastai的代码时，看到这么一段：

n=100
x = 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 tf
import numpy as np

a = 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@c
d2=tf.matmul(a,c)
d3=np.dot(a,c)
#点乘
f1=a*c
f2=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))