Question

所以我有 n x d 矩阵和 n x 1 向量。我正在尝试编写一个代码来通过向量减去矩阵中的每一行。

我目前有一个 for 循环，它会迭代并通过向量减去矩阵中的 i 行。 有没有办法简单地用向量减去整个矩阵？

谢谢！

当前代码：

for i in xrange( len( X1 ) ):
    X[i,:] = X1[i,:] - X2

X1 是矩阵的 i 行， X2 是向量。我可以这样做，以便我不需要 for 循环吗？

Answer 1

只有在尾随轴具有相同尺寸时，才能在numpy中使用。以下是从矩阵中成功减去矢量的示例：

In [27]: print m; m.shape [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] Out[27]: (4, 3) In [28]: print v; v.shape [0 1 2] Out[28]: (3,) In [29]: m - v Out[29]: array([[0, 0, 0], [3, 3, 3], [6, 6, 6], [9, 9, 9]])

这是有效的，因为两者的尾轴具有相同的尺寸（3）。

在您的情况下，引导轴具有相同的尺寸。以下是使用与上述相同的v的示例，了解如何修复：

In [35]: print m; m.shape [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] Out[35]: (3, 4) In [36]: (m.transpose() - v).transpose() Out[36]: array([[0, 1, 2, 3], [3, 4, 5, 6], [6, 7, 8, 9]])

广播轴的规则深入解释here。

Answer 2

除了@ John1024回答之外，在numpy中“转置”一维向量可以这样做：

In [1]: v = np.arange(3)

In [2]: v
Out[2]: array([0, 1, 2])

In [3]: v = v[:, np.newaxis]

In [4]: v
Out[4]:
array([[0],
       [1],
       [2]])

从这里开始，使用广播从v的每一列中减去m是微不足道的：

In [5]: print(m)
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

In [6]: m - v
Out[6]:
array([[0, 1, 2, 3],
       [3, 4, 5, 6],
       [6, 7, 8, 9]])

Answer 3

如果您只是创建要减去的向量，则也可以使用

column_vector = np.array([0,1,2], ndmin=2).T

获取列向量，仅当其维数为2或更大时才可以。
一维numpy数组始终是行，不能转置！

那你就可以做

each_column_of_matrix_minus_vector = matrix - column_vector

从column_vector的每一列中减去matrix。

numpy通过向量减去矩阵的每一行

3 个答案: