Numpy，将 3x3 数组乘以 3x10 数组？ [关闭]

Question

我有一个 3x10 矩阵（以 numpy 数组的形式）并且想将它乘以一个 3x3 变换矩阵。我不认为 np.dot 正在做完整的矩阵乘法。有没有办法用数组做这种乘法？

transf = np.array([ [0.1, -0.4, 0],[0.9, 0.75, -0.1],[0.5, 0.75, -0.9] ])

one = [0,1,2,3,4,5,6,8,9]
two = [1,2,3,4,5,6,8,9,10]
three = [2,3,4,5,6,8,9,10,11]

data = np.array([ one, two, three ])

new_data = np.dot(transf,data)

有没有做整个矩阵乘法的点函数，而不仅仅是"For N dimensions it is a sum product over the last axis of a and the second-to-last of b"

Answer 1

transf 的最后两个条目中缺少逗号。修复它们，你会得到你期望的矩阵乘法：

# Missing commas between 0.75 and -0.1, 0.75 and -0.9.
transf = np.array([ [0.1, -0.4, 0],[0.9, 0.75 -0.1],[0.5, 0.75 -0.9] ])

# Fix with commas
transf = np.array([ [0.1, -0.4, 0],[0.9, 0.75, -0.1],[0.5, 0.75, -0.9]])

因为第一个数组实际上不是合法的二维数组，np.dot 不能执行矩阵乘法。

Answer 2

这只是通过* 运算符，但您需要定义matrix 而不是array。

import numpy as np
transf = np.matrix([ [1,2,3],[4,5,6],[1,2,3] ])     # 3x3 matrix
data = np.matrix([[2], [3], [4] ])      # 3x1 matrix

print transf * data

希望对你有帮助。