线性数组python的平方数组

Question

我想从线性向量B得到一个A的方阵B = A * transpose(A)。 A是一个numpy数组，而np.shape(A)返回(10,)。我希望B是一个(10,10)数组。我尝试了B = np.matmut(A, A[np.newaxis])，但收到错误消息：

shapes (10,) and (1,10) not aligned: 10 (dim 0) != 1 (dim 0)

Answer 1

您可以使用outer进行此操作：

import numpy as np
vector = np.arange(10)
np.outer(vector, vector)

Answer 2

解决方案有点难看，但是它可以满足您的需求。

import numpy as np

vector = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],)
matrix = np.dot(vector[:,None],vector[None,:])
print(matrix)

您还可以执行以下操作：

import numpy as np

vector = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],)
matrix = vector*vector[:,None]
print(matrix)

问题出在以下事实：转置一维数组并没有您预期的效果。

Answer 3

外部产品的变化

a = A.reshape(-1, 1) # make sure it's a column vector
B = a @ a.T