如何在python中计算x*x.T

我想计算如下：

但我不知道如何在python中实现这一点，我不想手动实现这一点，而是为此使用预定义的函数，例如来自numpy的函数

但是

numpy

似乎忽略了x.T应该被转置

代码：

将numpy导入为np
x=np.数组（[1,5]）
print（np.dot（x，x.T））#=26，这不是它应该是的矩阵！

您可以执行以下操作：

x = np.array([[1], [5]])

print(np.dot(x, x.T))

您的原始

x

的形状为（2，），而您需要的形状为（2,1）。另一种方法是重塑您的

x

：

x = np.array([1, 5]).reshape(-1,1)

print(np.dot(x, x.T))

重塑（-1,1）

重塑数组的形状，使其具有1列，并隐式地考虑行数

输出：

[[ 1  5]
 [ 5 25]]

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当向量定义为一维数组时，可以使用

np.outer

：

np.outer(x, x.T)
> array([[ 1,  5],
>       [ 5, 25]])

或者，也可以将向量定义为矩阵并使用正规矩阵乘法：

x = np.array([[1], [5]])
x @ x.T
> array([[ 1,  5],
>       [ 5, 25]])

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我应该补充一点，我想对任意维数的x进行此操作，如何以这种方式重塑数组`np.重塑（x，len（x））只会把x还给我。@OnkelZukunft添加了重塑。请找到编辑。谢谢。如果你解释一下你提供的代码是如何回答这个问题的，这将是一个更好的答案。这是内部的，点，产品（顾名思义）！你读过

np.dot

文档了吗？

np.matmul(x[:, np.newaxis], [x])