在数据科学和机器学习领域，矩阵运算至关重要！尤其是在使用`numpy`时，了解不同类型的矩阵乘法尤为关键。首先，`np.dot()`是基础操作之一，它既可以计算两个向量的点积，也能完成矩阵乘法。例如，当A为m×n矩阵，B为n×p矩阵时，`np.dot(A, B)`会返回一个m×p的新矩阵。

接着是`np.matmul()`，它是专门为矩阵乘法设计的函数。相比`np.dot()`，它的适用范围更广且语义更明确，尤其在处理多维数组时表现优异。此外，还有``运算符，但需注意它执行的是逐元素相乘，而非真正的矩阵乘法哦！

在神经网络（NN）中，矩阵积更是核心操作。权重矩阵与输入向量的乘积决定了输出结果的方向与大小。掌握这些基础知识，不仅能让代码更高效，还能帮助我们更好地理解模型背后的数学逻辑。💪💡

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