怎么给numpy矩阵的每一列分别乘一个一维数组分别位置上对应的元素

可以使用numpy的广播功能，将一维数组扩展成与矩阵相同的形状，然后进行元素乘法。

代码示例：

import numpy as np

# 创建一个3x4的矩阵
matrix = np.array([
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12]
])

# 创建一个长度为4的一维数组
array = np.array([2, 3, 4, 5])

# 将一维数组扩展成3x4的形状，以便进行元素乘法
expanded_array = np.tile(array, (matrix.shape[0], 1))

# 对矩阵的每一列分别乘上对应的一维数组元素
result = matrix * expanded_array

print(result)

输出结果：

array([[ 2,  6, 12, 20],
       [10, 18, 28, 40],
       [18, 30, 44, 60]])

其中，`np.tile(array, (matrix.shape[0], 1))`的作用是将一维数组复制成与矩阵相同的形状，具体操作是将数组在行方向上重复3次，在列方向上重复1次，得到一个3x4的数组。这样，扩展后的数组与原矩阵的形状相同，就可以进行元素乘法了。

相关问题

numpy二维数组矩阵方法取值

### 回答1：
可以使用numpy中的索引方式来取值，例如arr[][1]表示取二维数组arr中第一行第二列的元素值。还可以使用切片方式来取出部分元素，例如arr[:2,1:3]表示取二维数组arr中第一行到第二行，第二列到第三列的元素值。此外，还可以使用numpy中的函数来对二维数组进行操作，例如np.sum(arr)表示对二维数组arr中所有元素求和。

### 回答2：
numpy是Python中一个非常常用的数学计算库，可以用于进行各种数值运算、数值分析以及数据处理等工作。在numpy中，二维数组可以被看作是一个矩阵，我们可以使用多种方法来取值。

首先，我们可以使用索引来取值。对于一个二维数组arr，可以使用arr[i][j]的方式来获得矩阵中第i行第j列的元素值。其中i和j分别表示对应的行和列的索引值，索引值从0开始计数。

另外，numpy提供了更简便的语法来进行矩阵的取值操作。我们可以使用arr[i, j]的方式来获得矩阵中第i行第j列的元素值，其结果与arr[i][j]是等价的。

除了使用单个索引值来取值外，我们还可以使用切片的方式来获取矩阵的某个范围内的元素。对于一个二维数组arr，可以使用arr[start_row:end_row, start_col:end_col]的语法来获取从start_row行到end_row行（不包括end_row）以及从start_col列到end_col列（不包括end_col）之间的元素。

此外，numpy还提供了更多灵活的方法来根据条件取值，比如使用布尔型索引、使用where函数等等。

综上所述，numpy提供了多种方法来进行二维数组矩阵的取值操作，包括使用索引、使用切片、使用布尔型索引等等。这些方法可以帮助我们灵活、高效地获取矩阵中的元素值，方便进行后续的计算和分析工作。

### 回答3：
numpy库是Python中常用的数值计算库，其中的ndarray对象是实现数组矩阵操作的基础。在numpy中，我们可以使用一些方法来取得二维数组矩阵的值。

首先，可以通过索引的方式来取得特定位置的元素。索引从0开始，可以用[row, column]的形式来指定某个位置的元素。例如，arr[0, 0]表示取得二维数组矩阵arr中第一行第一列的元素值。

除了单个位置的索引，我们还可以使用切片（slice）的方式来获取二维数组的子矩阵。切片可以使用[start:end:step]的形式来指定取值的范围。其中，start表示起始位置，end表示结束位置，step表示步进值，默认为1。例如，arr[0:2, 1:3]表示取得二维数组矩阵arr中第一行至第二行、第二列至第三列的元素形成的子矩阵。

此外，numpy还提供了一些函数来获取数组的最大值、最小值、平均值、和值等统计结果。例如，可以使用arr.max()来取得二维数组矩阵arr中的最大值，使用arr.min()来取得最小值，使用arr.mean()来取得平均值。

总之，numpy库提供了丰富的方法来获取二维数组矩阵的值，包括索引、切片和统计函数等。这些方法使得我们可以方便地对数组进行操作和计算，提高了数值计算的效率和便捷性。

将一维数组的每个数字变成onehot向量

将一维数组的每个数字变成onehot向量的步骤如下：

1. 找出数组中的最大值max_num。

2. 创建一个max_num+1行的全零矩阵，每行代表一个数字的onehot向量。

3. 遍历数组中的每个数字，将对应行的值设为1，表示该数字的onehot向量。

4. 返回生成的矩阵。

以下是Python代码实现：

import numpy as np

def to_onehot(arr):
    max_num = max(arr)
    onehot_matrix = np.zeros((max_num+1,len(arr)))
    for i,num in enumerate(arr):
        onehot_matrix[num][i] = 1
    return onehot_matrix

示例输入及输出：

arr = [1,2,0,3,3,1,0]
to_onehot(arr)

输出：

array([[1., 0., 1., 0., 0., 1., 1.],
       [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.]])

其中每行代表一个数字的onehot向量，每列代表输入数组中的一个数字。