如何将两个向量相乘并得到一个矩阵？

Question

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，它们都引发错误提示未对齐或 return 单个值。

如何得到我想要的矩阵的输出结果？

Answer 1

只要向量具有正确的形状，普通矩阵乘法就可以工作。请记住，Numpy 中的 * 是 逐元素乘法 ，矩阵乘法可用于 numpy.dot()（或 @ 运算符，在 Python 3.5)

>>> numpy.dot(numpy.array([[1], [2]]), numpy.array([[3, 4]]))
array([[3, 4],
       [6, 8]])

这称为 "outer product." 您可以使用普通向量使用 numpy.outer():

>>> numpy.outer(numpy.array([1, 2]), numpy.array([3, 4]))
array([[3, 4],
       [6, 8]])

Answer 2

如果你使用的是 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样的。

其次，你res_matrix = vec1.reshape(10, 1) @ vec2.reshape(1, 26) ;。

最后，你应该有：res_matrix.shape = (10, 26)。

numpy 文档说它将弃用 np.matrix()，所以最好不要使用它。

Answer 3

函数matmul（自 numpy 1.10.1 起）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)

你必须正确声明你的载体。第一个必须是一个数字列表列表（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)

How to multiply two vector and get a matrix?