python中array([1, 3])算几乘几的矩阵

array([1, 3])是一个形状为(2,)的一维数组，不能直接表示为矩阵。如果想将其表示为矩阵，需要将其转化为行向量或列向量。

例如，将其转化为行向量可以使用reshape方法：

import numpy as np

a = np.array([1, 3])
a_row = a.reshape(1, -1)
print(a_row)

输出：

array([[1, 3]])

这是一个1行2列的矩阵，可以表示为1x2的矩阵。

如果想将其转化为列向量，可以使用reshape方法或者newaxis关键字：

a_col = a.reshape(-1, 1)
# 或者
a_col = a[:, np.newaxis]
print(a_col)

输出：

array([[1],
       [3]])

这是一个2行1列的矩阵，可以表示为2x1的矩阵。

相关问题

python数乘矩阵

在Python中，可以使用NumPy库来进行数乘矩阵的操作。NumPy是一个强大的数值计算库，提供了高效的数组操作和数学函数。

要进行数乘矩阵的操作，首先需要安装NumPy库。可以使用以下命令来安装NumPy：

pip install numpy

安装完成后，可以使用以下代码来进行数乘矩阵的操作：

import numpy as np

# 定义一个矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 数乘矩阵
result = 2 * matrix

print(result)

上述代码中，首先导入了NumPy库，并定义了一个矩阵`matrix`。然后使用数乘操作符`*`对矩阵进行数乘，将结果保存在`result`变量中。最后打印出结果。

运行以上代码，输出结果为：

[[2 4]
 [6 8]]

这就是将矩阵中的每个元素都乘以2的结果。

python矩阵乘实数

在Python中，可以使用NumPy库进行矩阵运算。如果要进行矩阵乘实数的操作，可以使用NumPy的multiply函数或者使用"*"运算符。具体操作如下：

import numpy as np

# 定义矩阵和实数
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
scalar = 2

# 矩阵乘实数的操作
result = A * scalar
# 或者
result = np.multiply(A, scalar)

print(result)

以上代码中，我们首先导入了NumPy库，并定义了一个2x2的矩阵A和一个实数scalar。然后，我们使用"*"运算符或者np.multiply函数将矩阵A与实数进行乘法运算，得到了结果result。最后，我们打印出result的值。

所以，python中矩阵乘实数的操作可以使用"*"运算符或者np.multiply函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决Python计算矩阵乘向量,矩阵乘实数的一些小错误](https://download.csdn.net/download/weixin_38614268/12860011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python矩阵乘积运算(multiply/maumul/*/@)解析](https://blog.csdn.net/haiziccc/article/details/101361583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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