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python - 当第二个元素是向量/数组时，Numpy 矩阵乘法失败（“形状未对齐”）

问题描述

当我将 NxN numpy 矩阵乘以 N 个元素 numpy 数组时，我收到一条错误消息，指出形状未对齐。

from numpy import matrix,ones,eye
A = matrix(eye(3))
b = ones(3)
A*b

ValueError: shapes (3,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)

也改变向量并不能解决问题。

A*b.T

ValueError: shapes (3,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)

这是有道理的，因为 numpy 不区分列向量和行向量，因此 bT 等于 b。

如何执行简单的矩阵向量乘法？

标签： pythonnumpy

解决方案

（不要使用np.matrix，它已被弃用。而是只使用 2D 数组进行线性代数。）

使用矩阵乘法运算符@：

In [177]: from numpy import ones,eye
     ...: A = eye(3)
     ...: b = ones(3)
     ...: A @ b
Out[177]: array([1., 1., 1.])

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