np中一个二维数组与一个一维数组的乘积结果
时间: 2024-03-08 12:51:00 浏览: 28
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:
```python
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`。
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如果你想将两个一维NumPy数组相乘得到一个二维数组,可以使用NumPy的outer函数。outer函数将两个一维数组作为输入,然后输出一个二维数组,其中每个元素是两个输入数组的元素乘积。具体来说,输出的数组的形状是第一个输入数组的长度乘以第二个输入数组的长度。
以下是一个示例代码,演示如何使用outer函数将两个一维数组相乘得到一个二维数组:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = np.outer(arr1, arr2)
print(result)
```
输出结果为:
```
[[ 4 5 6]
[ 8 10 12]
[12 15 18]]
```
在这个示例中,我们首先创建了两个一维数组`arr1`和`arr2`。然后,我们使用NumPy的outer函数将这两个数组相乘,得到一个二维数组`result`。`result`中的每个元素都是`arr1`和`arr2`中对应位置上的元素的乘积。需要注意的是,`result`的形状是3x3,因为`arr1`和`arr2`都有3个元素。
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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:
```python
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。