在Python中，矩阵运算是一种常见的操作，而`numpy`库提供了强大的工具来处理这些任务。其中，`array`和`mat`是两种常用的矩阵类型，但它们在使用上存在一些细微差别。

首先，`numpy.array`是一个多维数组对象，适用于各种数值计算。当我们使用``符号时，它执行的是逐元素相乘，而非真正的矩阵乘法。若要进行矩阵乘法，需使用`@`操作符或`.dot()`方法，例如`A @ B`或`A.dot(B)`。这种方式非常适合线性代数运算。

相比之下，`numpy.mat`更接近传统意义上的数学矩阵，其乘法默认为矩阵乘法。只需通过`A B`即可完成操作，这使得代码更加直观。然而，由于`mat`的局限性，社区推荐优先使用`array`，并结合`dot`方法实现矩阵乘法。

无论选择哪种方式，掌握矩阵乘法的正确用法都是数据分析与科学计算的基础。💪💡