在数据科学和机器学习的世界里，`numpy` 是一个不可或缺的工具。今天就来聊聊 `numpy` 中数组和矩阵的乘法运算，让你轻松搞定数学运算！💪

首先，我们得知道 `numpy` 的数组（array）和矩阵（matrix）在乘法操作上有一些区别。普通的数组乘法是逐元素相乘，而矩阵乘法则遵循线性代数中的规则，即行与列的点积。📝

想要进行矩阵乘法？很简单！使用 `numpy.dot()` 或者直接用 `@` 运算符即可。例如：

```python

import numpy as np

定义两个矩阵

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

B = np.array([[2, 0], [1, 2]])

矩阵乘法

C = A @ B

print(C)

```

结果会输出一个新的矩阵，表示两个矩阵的乘积。✨

最后提醒一下，如果涉及高维数组，`numpy` 也提供了强大的广播机制，让多维数组的运算更加灵活高效。🙌

掌握这些技巧，你就能在数据分析和模型训练中游刃有余啦！🚀