Python中的数组产品

我在Python中定义了两个数组，但在计算产品时遇到了问题

import numpy as np
phi = np.array([[ 1.,  1.],[ 0.,  1.]])
P = np.array([[ 999.,    0.],[   0.,  999.]])
np.dot(phi, P, phi.T)

我得到一个错误： ValueError:输出数组不可接受（必须具有正确的类型、nr维度，并且是C数组）

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但我不知道是什么问题，因为矩阵或数组的大小是2乘2

phi.T

与

phi.transpose（）

相同（如中所述）。它基本上是类方法的返回值。因此，您不能将其用作

dot

产品的输出存储器

更新
这里似乎还有一个问题，如果将转置矩阵保存到新变量中并将其用作输出，则可以看出：

>>> g = phi.T
>>> np.dot(phi, P, g)

仍在给出错误。问题似乎在于

转置的结果存储在内存中的方式。
dot
产品的输出参数必须是C-连续数组，但在本例中
g
与此不同。要解决此问题，可以使用
numpy.ascontiguousarray
方法，解决此问题：

>>> g = np.ascontiguousarray(phi.T)
>>> np.dot(phi, P, g)
array([[ 999.,  999.],
       [   0.,  999.]])

正如所解释的，
numpy.dot
只与两个矩阵相乘。第三个可选参数是用于存储结果的数组。如果要将三个矩阵相乘，需要调用
dot
两次：

numpy.dot(numpy.dot(phi, P), phi.T)

请注意，数组有一个
dot
方法，该方法的作用与
numpy.dot
相同，可以使内容更易于阅读：

phi.dot(P).dot(phi.T)

错误消息指出，有3个原因导致它无法执行
np.dot（phi，p，out=phi.T）
：

“必须具有正确的类型”：在第一个示例中，这是可以的，因为p和phi的所有元素都是浮点数。但注释中提到的另一个示例并非如此，其中c[0,0]元素是浮点数，但输出数组希望在所有位置都是整数，因为“a”和“b”都处处包含整数

“nr dimensions”：2x2是输出数组的预期维度，因此问题肯定不在于维度

“必须是C-数组”：这实际上意味着输出数组必须是C-连续的。有一个非常好的描述，C和F的实际含义是：。长话短说，如果phi是C-contingous（默认情况下是），那么phi.T将是F-contingous

您可以通过检查标志属性进行检查：

    >>> phi.flags
    C_CONTIGUOUS : True
    F_CONTIGUOUS : False
    OWNDATA : True
    ...

    >>> phi.T.flags
    C_CONTIGUOUS : False
    F_CONTIGUOUS : True
    OWNDATA : False
    ...

你试过了吗？是的，我仍然有问题。你的问题暂时是-1（a）。您是尝试将三个矩阵相乘，还是尝试将输出保存在转置矩阵上？我将转置矩阵存储在另一个变量（如g）中，然后执行np.dot（phi，P，g），但仍然会出错。所以我想这不是问题所在。我确信，这与转置矩阵无关。试试这个：a=np.array（[[1,2]，[3,4]]）b=np.array（[[1,1]，[1,0]]）c=np.array（[[1.5,5]，[4,1]]），然后试试np.dot（a，b，c）。您将再次遇到该错误。