python中array([1, 3])算几乘几的矩阵
时间: 2023-06-01 10:01:35 浏览: 172
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:
```python
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%"]
[ .reference_list ]
python矩阵数乘
在Python中,矩阵的数乘可以通过NumPy的np.multiply()函数来实现。np.multiply()函数接收两个NumPy数组作为参数,并返回对应位置元素的乘积。两个数组的维度必须相同。例如,如果有两个数组A和B,它们的维度都为(m, n),那么它们的数乘结果C的维度也为(m, n),而C中每个元素的值为A和B对应位置元素的乘积。
下面是一个示例代码:
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
C = np.multiply(A, B)
print("C =", C)
运行结果为:
C = [[ 5 12]
[21 32]]
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