不同形状NumPy数组的元素乘法
不同形状NumPy数组的元素乘法
提问于 2018-07-15 19:18:26
当我使用numpy.multiply(a,b)将numpy数组与形状(2, 1),(2,)相乘时，我得到一个2乘2的矩阵。但我想要的是基于元素的乘法。
我不熟悉numpy的规则。有人能解释一下这里发生了什么吗？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-15 19:38:09
下面是与您提到的形状相同的输入数组a和b：
In [136]: a
Out[136]:
array([[0],
[1]])
In [137]: b
Out[137]: array([0, 1])现在，当我们使用*或numpy.multiply(a, b)进行乘法运算时，我们得到：
In [138]: a * b
Out[138]:
array([[0, 0],
[0, 1]])结果是一个(2,2)数组，因为numpy使用广播。
# b
#a | 0 1
------------
0 | 0*0 0*1
1 | 1*0 1*1Stack Overflow用户
发布于 2018-07-15 19:38:43
假设您有两个数组，a和b，形状分别为(2,3)和(2,)：
a = np.random.randint(10, size=(2,3))
b = np.random.randint(10, size=(2,))例如，这两个数组包含：
a = np.array([[8, 0, 3],
[2, 6, 7]])
b = np.array([7, 5])现在，为了将产品元素处理为元素a*b，您必须指定当到达数组b的缺失axis=1时numpy必须执行的操作。可以通过添加None来执行此操作
result = a*b[:,None]其中result为：
array([[56, 0, 21],
[10, 30, 35]])Stack Overflow用户
发布于 2018-07-16 00:15:22
我刚刚用broadcasting arrays in numpy解释了广播规则
在你的情况下
(2,1) + (2,) => (2,1) + (1,2) => (2,2)它必须向第二个参数添加一个维度，并且只能在开头添加它(以避免歧义)。
所以你想要一个(2,1)结果，你必须自己用reshape或[:, np.newaxis]展开第二个参数。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51347854
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