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法學研究NumPy中二維陣列（第一個引數）和一維陣列（第二個引數）的矩陣乘積
要找到二維陣列和一維陣列的矩陣乘積，可以使用Python NumPy中的**numpy.matmul()**方法。如果第二個引數是一維的，則透過在其維度上附加一個1來將其提升為矩陣。矩陣乘法後，附加的1將被移除。
返回輸入的矩陣乘積。只有當x1、x2都是一維向量時，這才是一個標量。out是一個儲存結果的位置。如果提供，它必須具有與簽名(n,k),(k,m)->(n,m)匹配的形狀。如果沒有提供或為None，則返回一個新分配的陣列。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
建立一個二維陣列和一個一維陣列：
arr1 = np.array([[5, 7], [10, 15]]) arr2 = np.array([25, 35])
顯示陣列：
print("Array 1 (Two Dimensional)...
", arr1)
print("
Array 2 (One Dimensional)...
", arr2)獲取陣列的型別：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)獲取陣列的維度：
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)獲取陣列的形狀：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要找到二維陣列和一維陣列的矩陣乘積，可以使用Python NumPy中的numpy.matmul()方法。如果第二個引數是一維的，則透過在其維度上附加一個1來將其提升為矩陣。矩陣乘法後，附加的1將被移除：
print("
Result (matrix product)...
",np.matmul(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Create a 2D and a 1D array
arr1 = np.array([[5, 7], [10, 15]])
arr2 = np.array([25, 35])
# Display the arrays
print("Array 1 (Two Dimensional)...
", arr1)
print("
Array 2 (One Dimensional)...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To find the matrix product of a 2D and a 1D array, use the numpy.matmul() method in Python Numpy
# If the second argument is 1-D, it is promoted to a matrix by appending a 1 to its dimensions.
# After matrix multiplication the appended 1 is removed.
print("
Result (matrix product)...
",np.matmul(arr1, arr2))輸出
Array 1 (Two Dimensional)... [[ 5 7] [10 15]] Array 2 (One Dimensional)... [25 35] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 2 Our Array 2 Dimensions... 1 Our Array 1 Shape... (2, 2) Our Array 2 Shape... (2,) Result (matrix product)... [370 775]
更新於：2022年2月7日
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