Question

假设我们创建一个像这样的numpy数组：

x =  np.linspace(1,5,5).reshape(-1,1)

结果如下：

array([[ 1.],
   [ 2.],
   [ 3.],
   [ 4.],
   [ 5.]])

现在我们将这个数组的转置添加到它：

x + x.T

结果如下：

array([[  2.,   3.,   4.,   5.,   6.],
   [  3.,   4.,   5.,   6.,   7.],
   [  4.,   5.,   6.,   7.,   8.],
   [  5.,   6.,   7.,   8.,   9.],
   [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]])

我不明白这一点，因为两个数组有不同的维度（5x1和1x5），我在线性代数中学到了我们只能在它们具有相同维度时总结矩阵。

编辑：好的，谢谢，得到它

Answer 1

在这里，我们有

x = array([[ 1.],[ 2.],[ 3.],[ 4.],[ 5.]])
x.T = array([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.]])

现在您尝试添加两个不同尺寸（1 X 5）和（5 X 1）的矩阵。

numpy处理这个问题的方法是将第1个矩阵的每一行中的元素复制到其列中以匹配第二个矩阵的多个列，并将第二个矩阵的每一列中的元素复制到其行中以匹配no。第1矩阵的行数。这给你2 5 X 5矩阵，可以加在一起。

元素添加以

完成

array([[ 1., 1., 1., 1., 1.],[ 2., 2., 2., 2., 2.,],[ 3., 3., 3., 3., 3.,],[4., 4., 4., 4., 4.],[ 5., 5., 5., 5., 5.,]]) + array([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.],[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.],[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.],[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.],[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.]])

产生结果

array([[  2.,   3.,   4.,   5.,   6.],
   [  3.,   4.,   5.,   6.,   7.],
   [  4.,   5.,   6.,   7.,   8.],
   [  5.,   6.,   7.,   8.,   9.],
   [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]])

python - numpy - 不同维度的numpy数组的总和

1 个答案: