python - python中数组的矩阵乘法

Question

我觉得问这个问题有点傻，但我似乎找不到答案

在 Numpy 中使用数组 我想将 3X1 数组乘以 1X3 数组并得到一个 3X3 数组作为结果，但是因为 dot 函数总是将第一个元素视为列向量，将第二个元素视为行向量，我似乎无法为了让它发挥作用，我必须因此使用矩阵。

A=array([1,2,3])  
print "Amat=",dot(A,A)  
print "A2mat=",dot(A.transpose(),A)  
print "A3mat=",dot(A,A.transpose())  
u2=mat([ux,uy,uz])  
print "u2mat=", u2.transpose()*u2  

输出:

Amat= 14  
A2mat= 14  
A3mat= 14  
u2mat=  
 [[ 0.  0.  0.]  
        [ 0.  0.  0.]  
        [ 0.  0.  1.]]

Answer 1

np.outer是一个内置的:

A = array([1,2,3])
print( "outer:", np.outer( A, A ))

(transpose 不起作用，因为 A.T 与一维数组的 A 完全相同:

print( A.shape, A.T.shape, A[:,np.newaxis].shape )
>>> ( (3,), (3,), (3, 1) )

)

添加:np.add.outer 添加成对的元素 --np.outer 很像 np.multiply.outer。和 np.ufunc.outer (A, B) 将对与任意组合二进制 ufunc .