如何将两个向量相乘并得到一个矩阵？答案

【问题标题】：How to multiply two vector and get a matrix?如何将两个向量相乘并得到一个矩阵？
【发布时间】：2015-04-19 03:22:28
【问题描述】：

在 numpy 操作中，我有两个向量，假设向量 A 是 4X1，向量 B 是 1X5，如果我做 AXB，它应该得到一个大小为 4X5 的矩阵。

但我尝试了很多次，做了很多种 reshape 和 transpose，它们要么引发错误，说未对齐，要么返回单个值。

我应该如何得到我想要的矩阵的输出乘积？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

只要向量的形状正确，正规矩阵乘法就可以工作。请记住，Numpy 中的* 是元素乘法，而矩阵乘法可用于numpy.dot()（或@ 运算符，在Python 3.5 中）

>>> numpy.dot(numpy.array([[1], [2]]), numpy.array([[3, 4]]))
array([[3, 4],
       [6, 8]])

这被称为“外部产品”。您可以使用numpy.outer() 使用普通向量来获取它：

>>> numpy.outer(numpy.array([1, 2]), numpy.array([3, 4]))
array([[3, 4],
       [6, 8]])

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你使用的是 numpy。

首先，确保您有两个向量。例如vec1.shape = (10, )和vec2.shape = (26, )；在numpy中，行向量和列向量是一回事。

其次，你做res_matrix = vec1.reshape(10, 1) @ vec2.reshape(1, 26) ;。

最后，你应该有：res_matrix.shape = (10, 26)。

numpy 文档说它将弃用 np.matrix()，所以最好不要使用它。

【讨论】：

【解决方案3】：

函数matmul（从 numpy 1.10.1 开始）工作正常：

import numpy as np

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

ab = np.matmul(a, b)
print (ab)
print(ab.shape)

你必须正确声明你的向量。第一个必须是一个数字列表的列表（这个向量必须在一行中有列），第二个 - 一个列表列表（这个向量必须在一列中有行），如上例所示。

输出：

[[1 1 1 1 1]
 [2 2 2 2 2]
 [3 3 3 3 3]
 [4 4 4 4 4]]

(4, 5)

【讨论】：