numpy.multiply与*运算符是否始终等价？差异及实现位置问询

先说结论：在绝大多数常规的numpy使用场景下，np.multiply(x1, x2) 和 x1 * x2 是完全等价的，这和官方文档里提到的“数组广播方面等价”完全契合。不过咱们得把细节说清楚：

核心等价逻辑 #

当你对标准的numpy ndarray对象使用*运算符时，它本质上就是在调用np.multiply函数。具体来说，ndarray的__mul__方法（也就是*运算符对应的魔法方法）内部直接委托给了np.multiply这个通用函数（ufunc），所以两者的广播规则、元素级乘法的计算逻辑完全一致，输出结果没有任何区别。

有没有可能出现差异？ #

只有一种极端情况会导致两者不同：如果你自定义了继承自numpy ndarray的子类，并且重写了__mul__方法。这时候x1 * x2会执行你自己写的乘法逻辑，而np.multiply(x1, x2)仍然会使用numpy原生的乘法实现（除非你同时重写了对应的ufunc逻辑）。但这种自定义子类的场景非常小众，普通用户几乎不会碰到。

实现代码在哪里找？ #

numpy的核心运算很多是用C实现的，但你可以在它的开源仓库里找到对应逻辑：

• Python层面的np.multiply定义在numpy/core/umath.py，它是一个预定义的ufunc；
• 底层的C实现（包括元素乘法计算、广播的核心逻辑）主要在numpy/core/src/umath/loops.c.src和numpy/core/src/umath/multiarray.c这类文件中；
• 而*运算符的绑定逻辑，看numpy/core/src/multiarray/arrayobject.c里的PyArray_Multiply函数就行——它就是ndarray的__mul__方法的底层实现，最终会调用np.multiply对应的ufunc。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom Hale