用numpy中的矩阵求和向量答案

【问题标题】：Sum vector with matrix in numpy用numpy中的矩阵求和向量
【发布时间】：2021-09-14 00:05:04
【问题描述】：

假设矩阵是 2d numpy (MxN) 数组，向量是 1d 数组 (1xN) - 两者都有相同的 N 行。我需要添加到向量中相同行元素的矩阵值的每一列：

[[1 2 3],
 [4 5 6]]

[0.1 0.2]

result:

[[1.1 2.1 3.1],
 [4.2 5.2 6.2]]

【问题讨论】：

通常我们将 (M,N) 数组描述为具有M 行、N 列，尽管行/列不是numpy 术语的正式组成部分。一维数组将具有形状 (M,)，而不是 (1,M)。要进行数学运算，您需要一个 (M,1) 形状数组。

【解决方案1】：

你可以使用numpy.reshape(-1,1) 得到你想要的：

l1 = np.array([[1, 2, 3],[4, 5 , 6]])

l2 = np.array([0.1, 0.2]).reshape(-1,1)

l1+l2

输出：


array([[1.1, 2.1, 3.1],
       [4.2, 5.2, 6.2]])

【讨论】：

【解决方案2】：

利用numpy broadcasting，你可以做到a + b[:, None]：

a = np.arange(1,7).reshape((2, 3))
b = np.array([0.1, 0.2])

a + b[:, None]
array([[1.1, 2.1, 3.1],
       [4.2, 5.2, 6.2]])

或者：

a + b[:, np.newaxis]
array([[1.1, 2.1, 3.1],
       [4.2, 5.2, 6.2]])

【讨论】：