python 中的数组乘法

Question

这是 python 中出现问题的代码行。我正在处理图像，但没有分类数据。

normalized_face_vector = [88, 90000]
eigen_vectors = [88, 88]
low_dimension_to_high_dimension = normalized_face_vector.dot(eigen_vectors)

当上面的行执行时出现以下错误。

shapes (88,90000) and (88,88) not aligned: 90000 (dim 1) != 88 (dim 0)

如何执行 normalized_face_vector 与 eigen_vectors 的乘法运算？

Answer 1

您收到错误消息是因为您的两个矩阵的尺寸都不正确。在您的错误消息中明确提到：shapes (88,90000) and (88,88) not aligned: 90000 (dim 1) != 88 (dim 0).

对于点积 Matrix_A 的列数必须等于 Matrix_B 的行数。

在您的情况下，您可以对 matrix_A 进行转置，然后应用点积。

查看此示例，这可能对您有所帮助：

import numpy as np
Matrix_A=[               #4x5
    [3,4,6,4,6],
    [3,8,7,6,6],
    [2,7,9,2,2],
    [7,1,2,7,4]]
Matrix_B=[               #4x4
    [8,4,9,5],
    [3,2,7,3],
    [9,7,2,6],
    [3,2,3,7]]
Matrix_A=np.array(a)
Matrix_B=np.array(b)
Matrix_C=np.dot(Matrix_A.transpose(),Matrix_B)
Matrix_C

python 中的数组乘法

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