向量*向量（矩阵乘法）

Question

我想对一个向量进行以下操作。

a = np.array(np.arange(0, 4, 1))

我想得到一个乘法子，得到一个像这样的矩阵

 | 0  1  2  3  4
-| - - - - - - - 
0| 0  0  0  0  0
1| 0  1  2  3  4
2| 0  2  4  6  8
3| 0  3  6  9 12
4| 0  4  8 12 16

在以下情况下，我总是得到标量：

a*a
a.dot(a)
a.T*a
a*a.T
a.T.dot(a)
a.dot(a.T)
a.transpose()*a

Answer 1

请参见Convert NumPy vector to 2D array / matrix

>>> a = a[:,np.newaxis]                                                                                                                       
>>> a * a.T                                                                                                                                   
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6],
       [0, 3, 6, 9]])

Answer 2

一个更好的解决方案

a = np.array([np.arange(0, 4, 1)])
a*a.T
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 2, 4, 6],
       [0, 3, 6, 9]])