绕过，python中的numpy对象不匹配错误

Question

我在使用numpy在python中乘以两个大矩阵时遇到了问题。

我有一个（15,7）矩阵，我希望将它乘以它的转置，即AT（7,15）* A（15 * 7），并且数学上这应该有效，但是我得到一个错误：

ValueError：形状不匹配：无法将对象广播为单个形状 我在Python中使用numpy。我怎么能绕过这个，有人请帮忙！

Answer 1

您可能将矩阵表示为数组。您可以使用np.asmatrix将它们转换为矩阵，也可以使用np.dot进行矩阵乘法运算：

>>> X = np.random.rand(15 * 7).reshape((15, 7))
>>> X.T * X
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (7,15) (15,7)
>>> np.dot(X.T, X).shape
(7, 7)
>>> X = np.asmatrix(X)
>>> (X.T * X).shape
(7, 7)

数组和矩阵之间的一个区别是矩阵上的*是矩阵乘积，而在数组上它是元素乘积。