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对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解

在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘，得到一个n*n的矩阵的情况。但是在python中，

我们发现，无论是“.T”还是“np.transpose”都无法实现一维向量的转置，相比之下，Matlab一句“ a' ”就能实现了。

那怎么实现呢？我找了个方法。请看：

即，我们把向量reshape一下，如此便实现了一维向量与一维向量转置相乘为矩阵的目的。

若大家有其他方法望告知。

以上这篇对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-08-25

Numpy数组转置很容易,两种写法 np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np_array.transpose() np.transpose(np_array) 但是一维数组转置的时候有个坑,光transpose没有用,需要指定shape参数 array_1d = np.array([1, 2]) print array_1d.shape, array_1d.transpose() array_1d.shape = (2, 1) print array_1d

在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开 transpose是什么意识呢?

本文实例讲述了Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 矩阵转置 方法一 :使用常规的思路 def transpose(M): # 初始化转置后的矩阵 result = [] # 获取转置前的行和列 row, col = shape(M) # 先对列进行循环 for i in range(col): # 外层循环的容器 item = [] # 在列循环的内部进行行的循环 for index in range(row): item.append(M[index][

有点抱歉的是我的数学功底确实是不好,经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来.原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈.线性代数直接没有学明白,同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数.时至今日,我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿.不过,好在我还有机会,为了不敷衍而去学习一下. 矩阵的转置有什么作用,我真是不知道了,今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识. 今天的代码操作如下: In [15]: arr1 = np.arange(20) In [16]: arr1

Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入.今天单独列写相关的知识点,进行总结一下. 先看两个代码片小例子: 例子1: In [2]: arr =np.empty((8,4)) In [3]: arr Out[3]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0.,

1.数组重塑 1.1一维数组转变成二维数组 通过reshape( )函数即可实现,假设data是numpy.array类型的一维数组array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),现将其转变为2行5列的二维数组,代码如下: data.reshape((2,5)) 作为参数的形状的其中一维可以是-1,它表示该维度的大小由数据本身推断而来,因此上面代码等价于: data.reshape((2,-1)) 1.2二维数组转换成一维数组 将多维数组转换成一维数组的运算通常称为扁

代码1: #!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5] print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1) 类似的代码之前应用过,简单看了一下numpy中的数组切片. 程序的执行结果如下: In [2]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

利用Python进行数据分析时,Numpy是最常用的库,经常用来对数组.矩阵等进行转置等,有时候用来做数据的存储. 在numpy中,转置transpose和轴对换是很基本的操作,下面分别详细讲述一下,以免自己忘记. In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In [3]: arr Out[3]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11

Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握这些方法,能摆脱数据处理时的循环. 1.首先数组转置(T) 创建二维数组data如下: 进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下: 2.轴对换之transpose 对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换. 这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4. transpose进行的操作其实是将各个维度重置,原来(2,3,4)对应的是(0,

Numpy matrix 必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND),matrix是Array的一个小的分支,包含于Array. import numpy as np >>> m = np.mat([[1,2],[3,4]]) >>> m[0] #读取一行 matrix([[1, 2]]) >>> m[:,0] #读取一列 matrix([[1], [3]]) numpy中数组和矩阵

Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')

NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩,例子如下). 结果是: 线性代数中秩的定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵

在进行数据分析的时候,会把把一些具有多个特征的样本数据进行拼接合并吗,放在一起分析,预测.... 下面是用numpy中的函数进行数组的拼接. (1)方法一.np.vstack() v 表示vertical 垂直,也就是竖着拼接 和np.hstack() h表示Horizontal 横向 (2)方法二,np.c_[array1,array2] c_表示colum列 np.r_[array1,array2] r_表示row行 以上这篇numpy 进行数组拼接,分别在行和列上合并的实例就是小编分享给大