np中一个二维数组与一个一维数组的乘积结果

如果一个二维数组 `a` 是一个 `n` 行 `m` 列的矩阵，一个一维数组 `b` 是一个长度为 `m` 的向量，它们的乘积 `c` 将是一个长度为 `n` 的向量，其中每个元素 `c[i]` 是矩阵 `a` 的第 `i` 行与向量 `b` 的点积。

可以使用 NumPy 库中的 dot 函数来计算矩阵与向量的乘积。示例如下：

import numpy as np

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

c = np.dot(a, b)

print(c)

输出结果为：

[ 8 18 28]

其中，矩阵 `a` 是一个 3 行 2 列的矩阵，向量 `b` 是一个长度为 2 的向量。计算结果 `c` 是一个长度为 3 的向量，其中 `c[0] = 1*2 + 2*3 = 8`，`c[1] = 3*2 + 4*3 = 18`，`c[2] = 5*2 + 6*3 = 28`。

相关问题

python将一维数组转换为二维数组

可以使用numpy库中的reshape函数将一维数组转换为二维数组。reshape函数的参数是一个元组，表示要转换成的新的数组的形状，其中元组中的各个维度的乘积必须等于原数组的元素个数。

例如，将长度为10的一维数组转换为形状为(2,5)的二维数组可以使用如下代码：

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
b = a.reshape((2, 5))
print(b)

输出结果为：

[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

其中，reshape函数返回了一个新的数组b，其形状为(2,5)，即有2行5列的矩阵。

将三维数组转换为二维数组

将三维数组转换为二维数组可以通过以下步骤实现：

1. 获取三维数组的长度和宽度，以及深度（或高度）。

2. 创建一个二维数组，长度为三维数组的长度和宽度的乘积，宽度为深度。

3. 使用两个for循环遍历三维数组中的每个元素，并将其存储到二维数组中。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 三维数组
x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 获取三维数组的长度、宽度和深度
l, w, d = x.shape

# 创建一个二维数组
y = np.zeros((l*w, d))

# 遍历三维数组并将其存储到二维数组中
for i in range(l):
    for j in range(w):
        y[i*w+j] = x[i][j]

print(x)
print(y)

输出结果如下：

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]
[[1. 2.]
 [3. 4.]
 [5. 6.]
 [7. 8.]]