如何使用"dot"（或"matmul"）函数在Python中进行迭代乘法

Question

我需要获得一个 "W" 乘法矩阵（所有乘法结果都是列向量）。

from numpy import matrix
from numpy import transpose
from numpy import matmul
from numpy import dot

# Iterative matrix multiplication
def iterativeMultiplication(X, Y):
    W = [] # Matrix of matricial products
    X = matrix(X) # same number of rows
    Y = matrix(Y) # same number of rows
    h = 0
    while (h < X.shape[1]):
        W.append([])
        W[h] = dot(transpose(X), Y) # using "dot" function
        h += 1
    return W

但是，出乎意料的是，我获得了具有各自数据类型的对象列表。

X = [[0., 0., 1.], [1.,0.,0.], [2.,2.,2.], [2.,5.,4.]]
Y = [[-0.2], [1.1], [5.9], [12.3]] # Edit Y column 
iterativeMultiplication( X, Y )

结果：

[array([[37.5],[73.3],[60.8]]), 
array([[37.5],[73.3],[60.8]]),
array([[37.5],[73.3],[60.8]])]

我需要任何方法来仅获取矩阵转换的数值。

W = matrix(W) # Results in error

使用"matmul"函数也是一样。谢谢你的时间。

Answer 1

如果要堆叠多个矩阵，可以使用numpy.vstack:

W = numpy.vstack(W)

编辑：您的函数 X 和 Y 与问题中的 "result" 列表之间似乎存在差异。但是根据您在下面的评论，您实际上要寻找的是 numpy.hstack （水平堆栈），它将根据您的 "result" 列表为您提供所需的 3x3 矩阵。

W = numpy.hstack(W)

Answer 2

当然你会得到一个列表。您将 W 初始为一个列表，并将相同的计算附加到它 3 次。

但是您的 3 元素数组对这些数据没有意义，array([[ 3.36877336],[ 3.97112615],[ 3.8092797 ]])。

如果我做 Xm=np.matrix(X)，等等：

In [162]: Xm
Out[162]: 
matrix([[ 0.,  0.,  1.],
        [ 1.,  0.,  0.],
        [ 2.,  2.,  2.],
        [ 2.,  5.,  4.]])
In [163]: Ym
Out[163]: 
matrix([[  0.1,  -0.2],
        [  0.9,   1.1],
        [  6.2,   5.9],
        [ 11.9,  12.3]])
In [164]: Xm.T.dot(Ym)
Out[164]: 
matrix([[ 37.1,  37.5],
        [ 71.9,  73.3],
        [ 60.1,  60.8]])

In [165]: Xm.T*Ym   # matrix interprets * as .dot
Out[165]: 
matrix([[ 37.1,  37.5],
        [ 71.9,  73.3],
        [ 60.1,  60.8]])

您需要编辑问题，以获得有效的 Python 代码（缺少 def 和 :）以及与输入匹配的结果。

===============

In [173]:  Y = [[-0.2], [1.1], [5.9], [12.3]] 
In [174]: Ym=np.matrix(Y)
Out[176]: 
matrix([[ 37.5],
        [ 73.3],
        [ 60.8]])

=====================

这次迭代很笨拙：

h = 0
while (h < X.shape[1]):
    W.append([])
    W[h] = dot(transpose(X), Y) # using "dot" function
    h += 1

更 Pythonic 的方法

for h in range(X.shape[1]):
    W.append(np.dot(...))

甚至

W = [np.dot(....) for h in range(X.shape[1])]

如何使用"dot"（或"matmul"）函数在Python中进行迭代乘法

How using "dot" (or "matmul") function for iterative multiplication in Python

python

numpy

matrix

matrix-multiplication