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我是 numpy 的新手,
因此,对于 numpy,是否可以使用矩阵向量来获得向量矩阵”
例如:
matrix1(
[
[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]
])
matrix2(
[
[2, 4, 6],
[2, 4, 6],
[2, 4, 6]
])
-->
matrix(
[
[array('1 2'), array('2 4'), array('3 6')],
[array('1 2'), array('2 4'), array('3 6')],
[array('1 2'), array('2 4'), array('3 6')]
])
最佳答案
numpy
没有与“矩阵”分开的“向量”概念。它确实有不同的“矩阵”和“数组”概念,但大多数人完全避免使用矩阵表示。如果使用数组,则“向量”、“矩阵”和“张量”的概念都包含在数组“形状”属性的一般概念下。
在这个世界观中,向量和矩阵都是二维数组,仅通过它们的形状来区分。行向量是形状为 (1, n)
的数组,而列向量是形状为 (n, 1)
的数组.矩阵是形状为 (n, m)
的数组.一维数组有时会表现得像向量,这取决于上下文,但通常你会发现除非你“升级”它们,否则你不会得到你想要的。
考虑到所有这些,这里有一个可能的答案来回答您的问题。首先,我们创建一个一维数组:
>>> a1d = numpy.array([1, 2, 3])
>>> a1d
array([1, 2, 3])
-1
这里告诉
numpy
找出给定输入的正确大小。
>>> vcol = a1d.reshape((-1, 1))
>>> vcol
array([[1],
[2],
[3]])
>>> vrow = a1d.reshape((1, -1))
>>> vrow
array([[1, 2, 3]])
shape
中只有一个值。元组:
>>> a1d.shape
(3,)
>>> vcol.shape
(3, 1)
>>> vrow.shape
(1, 3)
hstack
.还有很多其他方法可能更快,但这是一个很好的起点。在这里,请注意
[vcol]
不是
numpy
对象,但是一个普通的 python 列表,所以
[vcol] * 3
与
[vcol, vcol, vcol]
含义相同.
>>> mat = numpy.hstack([vcol] * 3)
>>> mat
array([[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3]])
vstack
从行向量给我们同样的东西。
>>> mat2 = numpy.vstack([vrow] * 3)
>>> mat2
array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])
numpy
中生成您真正想要的东西。 !
@
运算符,它为数组的矩阵乘法提供了明确的内联符号。 1
>>> vrow * vrow
array([[1, 4, 9]])
>>> vcol * vcol
array([[1],
[4],
[9]])
>>> vrow * vcol
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
>>> vcol * vrow
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
>>> vrow * mat
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
>>> vcol * mat
array([[1, 1, 1],
[4, 4, 4],
[9, 9, 9]])
@
运算符(operator):
>>> vrow @ vcol
array([[14]])
*
不同运算符,这不是对称的:
>>> vcol @ vrow
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
vrow * vcol
相同。 ,但不要被愚弄。
*
无论参数顺序如何,都会产生相同的结果。最后,对于矩阵向量乘积:
>>> mat @ vcol
array([[ 6],
[12],
[18]])
@
之间的区别和
*
:
>>> mat * vcol
array([[1, 1, 1],
[4, 4, 4],
[9, 9, 9]])
a @ b
的内联符号。 , 你必须使用
np.dot(a, b)
.
numpy
的
matrix
类型覆盖
*
表现得像
@
...但是你不能以同样的方式进行元素乘法或广播!所以即使你有更早的版本,我也不建议使用
matrix
类型。
关于python - numpy:如何从矩阵向量构造向量矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44573474/
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