python - 用 Numpy 矩阵乘法数组

Question

我有一个 5x5 的数组数组，我正在尝试将一行的转置矩阵乘以另一行。

import numpy as np
a = np.array([1, 4, 6, 4, 1])
b = np.array([-1, -2, 0, 2, 1])
c = np.array([-1, 2, 0, -2, 1])
d = np.array([-1, 0, 2, 0, -1])
e = np.array([1, -4, 6, -4, 1]) 
f = np.vstack([a, b, c, d, e])

result = np.dot(f[1, :].T, f[1, :])

我以为这行得通，但显然

f[1, :].T

最终成为

[-1, -2, 0, 2, 1]

而不是

[[-1]
 [-2]
 [ 0]
 [ 2]
 [ 1]]

因此 np.dot 将其视为真正的点积，而不是进行矩阵乘法。

我发现其中一个索引是整数而所有其他索引是 :s 的列表切片将维度减少一，所以 f[1, :] 不是 (1, 5) 而是 (5,) 因此转置它什么都不做。

我已经能够使用 f[1, :].reshape((1, 5)) 让它工作，但是有更好的方法吗？我是否缺少一种无需 reshape 即可获得转置的简单方法？

Answer 1

您可以使用 np.newaxis 在切片时添加一个维度，以补偿否则丢失的维度。

f[1, :, np.newaxis]

生成您想要的单列二维数组。将 np.newaxis 放在冒号之前会得到一个单行二维数组。