python一维数组赋值,python一维矩阵乘法

　　另一方面，python中2D数组和1D数组之间的运算1，2D数组是pp维A=NP。Array ([1，2]，[3，4]) print (a. shape) A output:) 2，2(array))11])b . dot(A)Output:array)[10])A . dot)b . t)Output:array([1，4]，[3，8])A * b Output 6))print)A . shape)A Output:(3，2) matrix ([1，2]，[3，4]，[5，4]3])pp2)A . dot)b)执行t操作，在这种情况下，C是2 ^ 28])B . t . dot(

　　总结：

　　在用numpy进行科学计算时，一维数组可以在二维数组周围乘以设二维矩阵为pp维，但左右结果的区别在于，一维数组无论是否倒置，都被视为右侧p1维，左侧1p维。

　　如果用dot方法与np.dot进行运算，就是对应元素的乘法，不管有没有一维数组求逆，都是对应行元素的乘法。

　　二。python 1中矩阵和一维数组之间的运算。矩阵是平方(pp维)A=NP。矩阵(NP。Array ([1，2]，[3，4]) print (a.shape) 2]) A.dot (b) b输出：Matrix ([5，11])此时，b为21的矩阵b.dot(a)的输出：matrix 10=1*22) 4，其中b视为12矩阵nni，b视为12矩阵a.dot(b.t)输出：matrix [[11]] b.t.dot (a) a 10]]])不考虑b。

　　*

　　在使用numpy进行科学计算时，一维数组可以在矩阵的左右两边分别乘以总结：，但左右两边计算结果的区别在于，一维数组无论是否倒置，都被视为右边p1维，左边1p维。

　　在设矩阵为pp维操作期间，一维数组是否受到。t运算，当一维数组与矩阵相乘时，它被视为行向量的1p维。如果将一维数组转换为一维矩阵，只要。t操作不是p1维度。

　　2.该矩阵是一个公共矩阵(mn维)A=NP。矩阵)NP。Array) ([1，2]，[3，4]，[5，6]) (print) a. shape输出))3，2)) print) c. shape) c输出)，ARR17)) A.dot (C.T)输出：matrix ([5，11，17]) 5=1 * 1) 2，11=3 * 1)4 28))22=1 * 12 * 3 * 5，28=1 * 2 * 4)

　　dot方法与np.dot

　　numpy用于科学计算时，如果一维数组中有M，则无论是否使用一维数组，点法只能用于矩阵左侧的矩阵乘法。此时，一维数组被视为一维矩阵。如果数组中有n个，此时只能用点法乘以矩阵右侧的矩阵。无论是否使用一维数组，数组都被视为n1维矩阵。

　　使用*运算时，使用一维数组和矩阵运算时，不管一维数组是否执行。t运算，一维数组视为行向量1m或1n维矩阵。

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