如何将两个向量相乘并得到一个矩阵?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何将两个向量相乘并得到一个矩阵?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
在numpy操作中,我有两个向量,假设向量A是4X1,向量B是1X5,如果我做AXB,它应该得到一个大小为4X5的矩阵。
但我尝试了很多次,进行了多种重塑和转置,它们都会引发错误,说不对齐或返回单个值。
我应该如何得到我想要的矩阵的输出产品?
答案
只要矢量具有正确的形状,正常的矩阵乘法就可以工作。请记住,Numpy中的*
是元素乘法,并且numpy.dot()
(或者使用@
运算符,在Python 3.5中)可以使用矩阵乘法
>>> numpy.dot(numpy.array([[1], [2]]), numpy.array([[3, 4]]))
array([[3, 4],
[6, 8]])
这被称为“外部产品”。您可以使用numpy.outer()
使用普通向量来获取它:
>>> numpy.outer(numpy.array([1, 2]), numpy.array([3, 4]))
array([[3, 4],
[6, 8]])
另一答案
函数matmul
(自numpy 1.10.1)工作正常:
import numpy as np
a = np.array([[1],[2],[3],[4]])
b = np.array([[1,1,1,1,1],])
ab = np.matmul(a, b)
print (ab)
print(ab.shape)
你必须正确地声明你的向量。第一个必须是一个数字列表的列表(此向量必须在一行中有列),第二个 - 列表列表(此向量必须在一列中有行),如上例所示。
输出:
[[1 1 1 1 1]
[2 2 2 2 2]
[3 3 3 3 3]
[4 4 4 4 4]]
(4, 5)
另一答案
如果你正在使用numpy。
首先,确保你有两个向量。例如,vec1.shape = (10, )
和vec2.shape = (26, )
;在numpy中,行向量和列向量是一回事。
第二,你做res_matrix = vec1.reshape(10, 1) @ vec2.reshape(1, 26) ;
。
最后,你应该:res_matrix.shape = (10, 26)
。
numpy文档说它会弃用np.matrix()
,所以最好不要使用它。
以上是关于如何将两个向量相乘并得到一个矩阵?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章