[人工智能]两个numpy的向量相乘并生成矩阵

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([5, 6, 7, 8])

1. 错误方法

a*b

array([ 5, 12, 21, 32])

a@b

70

因为在numpy中，array([1, 2, 3, 4])既是行向量也是列向量。

符号*表示逐个元素相乘。

numpy.dot()和符号@表示矩阵乘法，但是它们会自动把参与矩阵乘法的两个array变成第一个为行向量，第二个为列向量的形式进行相乘。

2. 正确方法

2.1 方法1：矩阵外积

函数np.outer()为矩阵的外积运算。

np.outer(a, b)

array([[ 5,  6,  7,  8],
       [10, 12, 14, 16],
       [15, 18, 21, 24],
       [20, 24, 28, 32]])

2.2 方法2：将向量转换为二维数组

1. 将a和b都变成二维数组然后再使用符号@做矩阵乘法

a.reshape(len(a), 1) @ b.reshape(1, len(b))

array([[ 5,  6,  7,  8],
       [10, 12, 14, 16],
       [15, 18, 21, 24],
       [20, 24, 28, 32]])

2. 将a和b都变成二维数组然后再使用np.matmul方法做矩阵乘法

np.matmul(a.reshape(len(a), 1), b.reshape(1, len(b)))

array([[ 5,  6,  7,  8],
       [10, 12, 14, 16],
       [15, 18, 21, 24],
       [20, 24, 28, 32]])

3. 将a和b都变成二维数组然后再使用np.dot()方法做矩阵乘法

np.dot(a.reshape(len(a), 1), b.reshape(1, len(b)))

array([[ 5,  6,  7,  8],
       [10, 12, 14, 16],
       [15, 18, 21, 24],
       [20, 24, 28, 32]])

参考文章

How to multiply two vector and get a matrix?

《新程序员》：云原生和全面数字化实践

50位技术专家共同创作，文字、视频、音频交互阅读