Python矩阵乘法在矩阵维数不一致的自动扩展(具体参见broadcast)
– 对应元素相乘(a*b)
- 如下代码中,a为2*3矩阵,b为长度为3的数组,两者维数不同,进行对应元素相乘时需要先扩展a或b(也可能两者都要扩展)
- 扩展方法是先右对齐,看已经有维数的长度是否一致(不等于1也不等于0),不一致报错,剩下的维度长度为1或者为0时自动扩展
如:
矩阵 | shape1 | shape2 |
---|---|---|
a | 2 | 3 |
b | 0 | 3 |
然后对b的第一维进行扩展为2,也就是第一行的元素复制到第二行
– 矩阵的乘法(np.dot(a,b))
- 如下代码中,a为2*3矩阵,b为长度为3的数组,两者维数不同,进行局长呢称法运算需要先扩展a或b(也可能两者都要扩展)
- 此时的扩展方式为b先对a进行左对齐(我仅考虑了二维,高维靠大家自己探索一下-😐),看已经有维数的长度是否一致(不等于1也不等于0),不一致报错,剩下的维度长度为1或者为0时自动扩展
- 如:
矩阵 | shape1 | shape2 |
---|---|---|
a | 2 | 3 |
b | 3 | 0 |
然后对b的第二维进行扩展为2,也就是第一列的元素复制到第二列(感觉好像跟没有复制一样-。-)
import numpy as np
a = [[1,2,3],
[2,3,4]]
# 转为array对象
a = np.array(a)
b = [1,2,3]
# 转为array对象
b = np.array(b)
a*b
""" array([[ 1, 4, 9], [ 2, 6, 12]]) """
np.dot(a,b)
""" array([14, 20]) """
如有错误请大家联系我哦!
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