四处走动，python中的numpy对象不匹配错误

【问题标题】：Getting around, numpy objects mismatch error in python四处走动，python中的numpy对象不匹配错误
【发布时间】：2011-07-19 06:35:27
【问题描述】：

我在 python 中使用 numpy 将两个大矩阵相乘时遇到问题。

我有一个 (15,7) 矩阵，我想将它乘以它的转置，即 AT(7,15)*A(15*7) 并且在数学上这应该可以工作，但我得到一个错误：

ValueError:shape mismatch:objects cannot be broadcast to a single shape 我在 Python 中使用 numpy。我该如何解决这个问题，请任何人帮忙！

【问题讨论】：

@agf：在 Numpy 中获得转置只有一种方法，而且很难出错。关于广播的错误消息足以说明问题；如果 OP 没有转置矩阵/数组，他们会得到“对象未对齐”错误，而不是这个。
@larsmans 谢谢，没有仔细阅读。

标签： python arrays matrix numpy mismatch

【解决方案1】：

您可能已经将矩阵表示为数组。您可以使用np.asmatrix 将它们转换为矩阵，或者使用np.dot 进行矩阵乘法：

>>> X = np.random.rand(15 * 7).reshape((15, 7))
>>> X.T * X
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (7,15) (15,7)
>>> np.dot(X.T, X).shape
(7, 7)
>>> X = np.asmatrix(X)
>>> (X.T * X).shape
(7, 7)

数组和矩阵之间的一个区别是矩阵上的* 是矩阵乘积，而数组上则是元素乘积。

【讨论】：

非常感谢！！拉尔斯曼它工作！ asmatrix 函数有帮助，但也不知道 * 对数组和矩阵的影响。
另外，在较新的（>= 1.5，我认为？）版本的 numpy 数组有一个 dot 方法，所以你可以只做 X.T.dot(X) 而不是 np.dot(X.T, X)。