python不同维度矩阵相减

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来进行不同维度矩阵的相减操作。具体步骤如下：

1. 导入 NumPy 库。

import numpy as np

2. 创建两个不同维度的矩阵。

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

在这个例子中，我们创建了一个形状为 (2, 3) 的矩阵 a 和一个形状为 (3,) 的一维数组 b。

3. 使用广播将 b 扩展为一个形状与 a 相同的矩阵，并执行矩阵相减操作。

c = a - b

在这个例子中，NumPy 库会自动将一维数组 b 扩展为一个形状为 (2, 3) 的矩阵，然后执行矩阵相减操作。最终的结果是一个形状与 a 相同的矩阵 c。

完整代码如下：

import numpy as np

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

c = a - b

print(c)

输出结果为：

array([[0, 0, 0],
       [3, 3, 3]])

注意，当执行不同维度的矩阵相加或相减时，需要使用广播机制。广播机制可以使得不同维度的数组进行运算时能够自动地进行维度扩展，以使得两个数组具有相同的维度。