python - 矩阵和向量中的除法和乘法序列

Question

我有(在 python 中)以下操作(对矩阵和向量使用 numpy):

result = (A.dot(input)/b)

使用A 矩阵和b，input 向量。 A和b是固定的，input是变化的。因此，我想将 A 和 b 简化为单个元素，向量或矩阵，然后可以通过乘法或点积与输入向量组合.可惜我不会写

result = (A/b).dot(input)

之后会产生错误的值。我怎样才能将 A 和 b 连接成一个元素？

Answer 1

使用 None/np.newaxis 将 b 扩展为 2D然后将 A 除以它:

Ab = A/b[:,None]

然后通过矩阵乘法在这些迭代中重复使用 Ab，其中您将 input 作为唯一变量:

Ab.dot(input)

作为旁注，尽量避免变量名也是 Python 内置函数名，在本例中是 input。

sample 运行-

In [164]: A = np.random.rand(4,5)

In [165]: input1 = np.random.rand(5)

In [166]: b = np.random.rand(4)

In [167]: (A.dot(input1)/b)
Out[167]: array([ 2.80446671,  4.49821539,  3.73365285,  1.83176278])

In [168]: Ab = A/b[:,None]

In [169]: Ab.dot(input1)
Out[169]: array([ 2.80446671,  4.49821539,  3.73365285,  1.83176278])