Question

A = numpy.matrix([[36, 34, 26],
        [18, 44,  1],
        [11, 31, 41]])

X1 = numpy.matrix([[46231154], [26619349], [37498603]])

需要将矩阵乘以向量。我试过了：

>>>A*X1
   matrix([[ -750624208],
        [ 2040910731],
        [-1423782060]])
>>> numpy.dot(A,X1)
   matrix([[ -750624208],
        [ 2040910731],
        [-1423782060]])

为什么是负数？没有更低的数字，例如：

A = numpy.matrix([[36, 34, 26],
        [18, 44,  1],
        [11, 31, 41]])
X1 = numpy.matrix([[8], [6], [6]])

>>>A*X1
matrix([[58],
        [38],
        [40]])

Answer 1

我相信您使用的是32位系统，并且您看到整数溢出。尝试使用关键字参数dtype=np.int64定义矩阵和向量，看看你是否得到了更有意义的答案。

在我的64位机器上，我有以下输出

In [1]: import numpy

In [2]: A = numpy.matrix([[36, 34, 26],
   ...:         [18, 44,  1],
   ...:         [11, 31, 41]])

In [3]:

In [3]: X1 = numpy.matrix([[46231154], [26619349], [37498603]])

In [4]: A*X1
Out[4]:
matrix([[3544343088],
        [2040910731],
        [2871185236]])

Python：负数，将矩阵乘以numpy的向量

1 个答案: