Numpy 向量/矩阵乘法意外工作答案

【问题标题】：Numpy vector/matrix multiplication works unexpectedlyNumpy 向量/矩阵乘法意外工作
【发布时间】：2021-04-26 08:29:49
【问题描述】：

我的代码有问题：我想以下面看到的方式将两个“向量”相乘

# what i want
import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([2,3,4,5])
z = f(a,b)

z -> array([
    [2,3,4,5],
    [4,6,8,10],
    [6,9,12,15]
])

f应该如何定义？

【问题讨论】：

使用np.array 而不是np.shape
是的，抱歉，问题中的错误
简单的广播a[:,None] * b[None,:]

标签： python numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

您可以使用np.multiply.outer(a, b)。

【讨论】：

也可以，但不知何故会导致额外的维度仍然 thx
@TK36 除了保存二维结果的第二个维度，这实际上不应该产生任何其他维度。那你到底是什么意思？
顺便说一句，np.outer(a, b) 也可以。
我意外地事先对其进行了改造，你是对的
@simon 我更喜欢np.multiply.outer 更明确地说明所执行的底层操作。不过，这是一个品味问题。

【解决方案2】：

您可以在重构数组上使用np.matmul 函数，例如

a = np.reshape(a, (3,1))
b = np.reshape(b, (1,4))
np.matmul(a,b)

【讨论】：