對Python中一維向量和一維向量轉置相乘的方法詳解

在Python中有時會碰到需要一個一維列向量(n*1)與另一個一維列向量(n*1)的轉置(1*n)相乘，得到一個n*n的矩陣的情況。但是在python中，

我們發現，無論是“.T”還是“np.transpose”都無法實現一維向量的轉置，相比之下，Matlab一句“ a' ”就能實現了。

那怎么實現呢？我找了個方法。請看：

即，我們把向量reshape一下，如此便實現了一維向量與一維向量轉置相乘為矩陣的目的。

若大家有其他方法望告知。

以上這篇對Python中一維向量和一維向量轉置相乘的方法詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持我們。

時間： 2019-08-25

Numpy數組轉置很容易,兩種寫法 np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np_array.transpose() np.transpose(np_array) 但是一維數組轉置的時候有個坑,光transpose沒有用,需要指定shape參數 array_1d = np.array([1, 2]) print array_1d.shape, array_1d.transpose() array_1d.shape = (2, 1) print array_1d

在讀圖片時,會用到這么的一段代碼: image_vector_len = np.prod(image_size)#總元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每個點有3個元素rgb.再把這些元素一字排開 transpose是什么意識呢?

本文實例講述了Python實現的矩陣轉置與矩陣相乘運算.分享給大家供大家參考,具體如下: 矩陣轉置 方法一 :使用常規的思路 def transpose(M): # 初始化轉置后的矩陣 result = [] # 獲取轉置前的行和列 row, col = shape(M) # 先對列進行循環 for i in range(col): # 外層循環的容器 item = [] # 在列循環的內部進行行的循環 for index in range(row): item.append(M[index][

有點抱歉的是我的數學功底確實是不好,經過了高中的緊張到了大學之后松散了下來.原本高中就有點拖后腿的數學到了大學之后更是一落千丈.線性代數直接沒有學明白,同樣沒有學明白的還有概率及統計以及復變函數.時至今日,我依然覺得這是人生中讓人羞愧的一件事兒.不過,好在我還有機會,為了不敷衍而去學習一下. 矩陣的轉置有什么作用,我真是不知道了,今天總結完矩陣轉置的操作之后先去網絡上補充一下相關的知識. 今天的代碼操作如下: In [15]: arr1 = np.arange(20) In [16]: arr1

Numpy中的數組整體處理賦值操作一直讓我有點迷糊,很多時候理解的不深入.今天單獨列寫相關的知識點,進行總結一下. 先看兩個代碼片小例子: 例子1: In [2]: arr =np.empty((8,4)) In [3]: arr Out[3]: array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0.,

1.數組重塑 1.1一維數組轉變成二維數組 通過reshape( )函數即可實現,假設data是numpy.array類型的一維數組array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),現將其轉變為2行5列的二維數組,代碼如下: data.reshape((2,5)) 作為參數的形狀的其中一維可以是-1,它表示該維度的大小由數據本身推斷而來,因此上面代碼等價于: data.reshape((2,-1)) 1.2二維數組轉換成一維數組 將多維數組轉換成一維數組的運算通常稱為扁

代碼1: #!/usr/bin/python import numpy as np arr1 = np.arange(10) print(arr1) slice_data = arr1[3:5] print(slice_data) slice_data[0] = 123 print(slice_data) print(arr1) 類似的代碼之前應用過,簡單看了一下numpy中的數組切片. 程序的執行結果如下: In [2]: %run exp01.py [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

利用Python進行數據分析時,Numpy是最常用的庫,經常用來對數組.矩陣等進行轉置等,有時候用來做數據的存儲. 在numpy中,轉置transpose和軸對換是很基本的操作,下面分別詳細講述一下,以免自己忘記. In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In [3]: arr Out[3]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11

Numpy是高性能科學計算和數據分析的基礎包,里面包含了許多對數組進行快速運算的標準數學函數,掌握這些方法,能擺脫數據處理時的循環. 1.首先數組轉置(T) 創建二維數組data如下: 進行矩陣運算時,經常要用數組轉置,比如計算矩陣內積X^T X.這時就需要利用數組轉置,如下: 2.軸對換之transpose 對于高維數組,可以使用軸對換來對多個維度進行變換. 這里創建了一個三維數組,各維度大小分別為2,3,4. transpose進行的操作其實是將各個維度重置,原來(2,3,4)對應的是(0,

Numpy matrix 必須是2維的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多維的(1D,2D,3D····ND),matrix是Array的一個小的分支,包含于Array. import numpy as np >>> m = np.mat([[1,2],[3,4]]) >>> m[0] #讀取一行 matrix([[1, 2]]) >>> m[:,0] #讀取一列 matrix([[1], [3]]) numpy中數組和矩陣

Python矩陣的基本用法 mat()函數將目標數據的類型轉化成矩陣(matrix) 1,mat()函數和array()函數的區別 Numpy函數庫中存在兩種不同的數據類型(矩陣matrix和數組array),都可以用于處理行列表示的數字元素,雖然他們看起來很相似,但是在這兩個數據類型上執行相同的數學運算可能得到不同的結果,其中Numpy函數庫中的matrix與MATLAB中matrices等價. 直接看一個例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')

NumPy的主要對象是同種元素的多維數組.這是一個所有的元素都是一種類型.通過一個正整數元組索引的元素表格(通常是元素是數字). 在NumPy中維度(dimensions)叫做軸(axes),軸的個數叫做秩(rank,但是和線性代數中的秩不是一樣的,在用python求線代中的秩中,我們用numpy包中的linalg.matrix_rank方法計算矩陣的秩,例子如下). 結果是: 線性代數中秩的定義:設在矩陣A中有一個不等于0的r階子式D,且所有r+1階子式(如果存在的話)全等于0,那末D稱為矩陣

在進行數據分析的時候,會把把一些具有多個特征的樣本數據進行拼接合并嗎,放在一起分析,預測.... 下面是用numpy中的函數進行數組的拼接. (1)方法一.np.vstack() v 表示vertical 垂直,也就是豎著拼接 和np.hstack() h表示Horizontal 橫向 (2)方法二,np.c_[array1,array2] c_表示colum列 np.r_[array1,array2] r_表示row行 以上這篇numpy 進行數組拼接,分別在行和列上合并的實例就是小編分享給大

總結

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