python - numpy - 列向量乘以行向量的标量乘法

Question

在 python numpy 中解决以下问题的最佳和最有效的方法是什么:

给定一个权重向量:

weights = numpy.array([1, 5, 2])

和一个值(value)向量:

values = numpy.array([1, 3, 10, 4, 2])

因此我需要一个矩阵，其中每一行都包含 values 向量标量乘以 weights[row] 的值:

result = [
    [1,  3, 10,  4,  2],
    [5, 15, 50, 20, 10],
    [2,  6, 20,  8,  4]
]

我找到的一个解决方案如下:

result = numpy.array([ weights[n]*values for n in range(len(weights)) ])

有没有更好的办法？

Answer 1

此操作称为 outer product .可以使用 numpy.outer() 执行:

In [6]: numpy.outer(weights, values)
Out[6]: 
array([[ 1,  3, 10,  4,  2],
       [ 5, 15, 50, 20, 10],
       [ 2,  6, 20,  8,  4]])