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python - 如何计算一个向量和向量列表之间的点积？

问题描述

我有一个向量和矩阵 H 的特征向量，我想在 V1 上找到数组中每个向量的点积。

我想将向量PhiZero与计算的每个特征向量相乘H

import numpy as np
import scipy.linalg as la
import math
import networkx as nx

Alpha = []
n=3
p=0.5
G = nx.gnp_random_graph(n,p) 
A = nx.to_numpy_matrix(G)
w = np.zeros(shape=(n,n))
w[1,2] = 1
gamma = 1/(n*p)
H = (-w) - (gamma * A)

我在 w 中选择了一个随机位置，

evals, evecs = la.eig(H)
PhiZero = np.reciprocal(math.sqrt(n)) * np.ones((n,1), dtype=int)

我试过用两种方法来计算，第一种方法，我得到一个 3x3 矩阵

Alpha = np.dot(PhiZero.transpose(), evecs)

另一种方式，我尝试了一个for循环：

for y in evecs:
    alphaJ = np.dot(PhiZero.transpose(), evecs) 
    Alpha.append(alphaJ)

我采用了转置 PhiZero 以使尺寸与 evecs（1x3 和 3x1）对齐

标签： pythonnetworkxeigenvector

解决方案

在您的第二种方法中，您应该没有：

alphaJ = np.dot(PhiZero.transpose(), y)

而不是

alphaJ = np.dot(PhiZero.transpose(), evecs) ?

如果我尝试您的第一个示例，它会起作用：

import numpy as np
import scipy.linalg as la
import math
import networkx as nx

Alpha = []
n=3
p=0.5
G = nx.gnp_random_graph(n,p) 
A = nx.to_numpy_matrix(G)
w = np.zeros(shape=(n,n))
w[1,2] = 1
gamma = 1/(n*p)
H = (-w) - (gamma * A)

evals, evecs = la.eig(H)
PhiZero = np.reciprocal(math.sqrt(n)) * np.ones((n,1), dtype=int)

Alpha = np.dot(PhiZero.transpose(), evecs)

print(Alpha)

给

[[ 0.95293215 -0.32163376  0.03179978]]

如果你运行这个，你确定你得到一个 3x3 吗？

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