python - 向量-向量乘法创建矩阵

标签 python numpy

我是一个 IDL 用户,正在慢慢切换到 numpy/scipy,并且有一个操作我在 IDL 中非常经常做,但无法用 numpy 重现:

IDL> a = [2., 4]
IDL> b = [3., 5]
IDL> print,a # b
      6.00000      12.0000
      10.0000      20.0000

我什至不确定这个操作的名称。也许在 numpy 中如何做到这一点很明显,但我找不到简单的方法。

最佳答案

这被称为 outer product的两个向量。你可以使用 np.outer :

import numpy as np

a = np.array([2, 4])
b = np.array([3, 5])
c = np.outer(a, b)

print(c)
# [[ 6 10]
#  [12 20]]

假设您的两个输入都是 numpy 数组(而不是 Python 列表等),您还可以将标准 * 运算符与 broadcasting 一起使用:

# you could also replace np.newaxis with None for brevity (see below)
d = a[:, np.newaxis] * b[np.newaxis, :]

你也可以使用 np.dot结合广播:

e = np.dot(a[:, None], b[None, :])

另一个鲜为人知的选项是使用 .outer np.multiply ufunc 的方法:

f = np.multiply.outer(a, b)

我个人会使用 np.outer* 进行广播。

关于python - 向量-向量乘法创建矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35753880/

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