如何重塑一个矩阵，然后将其乘以另一个矩阵，然后在python中再次重塑它

我在使用python进行矩阵乘法和重塑时遇到了一个问题。例如，我有一列

S

的大小

（16,1）

和另一个矩阵

H

的大小

（4,4）

，我需要将列

S

重塑为

（4,4）

，以便将其与

H

相乘，然后再次将其重塑为

（16,1）

，我在matlab中做了如下操作：

clear all; clc; clear
H = randn(4,4,16) + 1j.*randn(4,4,16);
S = randn(16,1) + 1j.*randn(16,1);
for ij = 1 : 16 
    y(:,:,ij)     = reshape(H(:,:,ij)*reshape(S,4,[]),[],1);
end  
y = mean(y,3); 

来到python：

import numpy as np 

H = np.random.randn(4,4,16) + 1j * np.random.randn(4,4,16)
S = np.random.randn(16,) + 1j * np.random.randn(16,)
y = np.zeros((4,4,16),dtype=complex)
for ij in range(16):
    y[:,:,ij] = np.reshape(h[:,:,ij]@S.reshape(4,4),16,1)

但是我这里有一个错误，我们不能将256大小的矩阵y重塑为16x1

有人知道如何解决这个问题吗

只需这样做：

S.shape = (4,4)
for ij in range(16):
    y[:,:,ij] = H[:,:,ij] @ S
S.shape = -1 # equivalent to 16

---

您的解决方案中有两个问题

1） 重塑方法采用单个元组参数的形式，但不采用多个参数的形式

2） y阵列的形状应为16x1x16，而不是4x16。在Matlab中，没有任何问题，因为它会在更新时自动重塑

y

正确的版本如下所示：

import numpy as np 

H = np.random.randn(4,4,16) + 1j * np.random.randn(4,4,16)
S = np.random.randn(16,) + 1j * np.random.randn(16,)
y = np.zeros((16,1,16),dtype=complex)
for ij in range(16):
    y[:,:,ij] = np.reshape(H[:,:,ij]@S.reshape((4,4)),(16,1))

如果两个操作数有两个或多个轴，则在两个操作数的最后一个轴和第二个到最后一个轴上进行操作。你可以移动你的轴来使用它

请记住，Matlab中的

reformate（S，4，4）

可能相当于Python中的

S.reformate（4，4）.T

因此，给定形状

（4，4，16）

的

H

和形状

（16，）

的

S

，您可以使用

np.moveaxis(np.dot(np.moveaxis(H, -1, 0), S.reshape(4, 4).T), 0, -1)

内部调用将

H

转换为

（16，4，4）

，以便于乘法。外部的一个反转效果

或者，您可以使用

S

将被转置为write的事实

np.transpose(S.reshape(4, 4), np.transpose(H))

---

您可以只使用

S.reformate（4，4）

返回的临时视图，而不是修改原始数组对象。。。因此，平均值（y，3）；在matlab中，可以使用python中的np.mean（y，3）？@Gze在python中指定要对数组求平均值的轴。我假设您想要

np.mean（y，axis=2）

，因为python中的枚举从

0

开始。假设你的Matlab代码是正确的，我会检查Python版本的一致性，但是现在由y=np得到的y。平均值（y，axis=2）是形状（16,1）的，如果我想要它是形状（16，）@MadPhysician不幸的是，我得到了不同的结果！！你是说这里有个错误。。我会试试你的solution@MadPhysicist，你能详细介绍一下吗？它表示int或int的元组。是的，这与MIMO信道和长度为16的多径信道有关。你在那个领域工作吗？这就是我所做的对吗？@Gze。不幸的是，我不知道。我只是习惯于从图像处理应用程序中调用三维“通道”。我不知道你所做的在概念上是否正确，但如果是，这就是方法。你能用我应该使用的完整代码更新答案吗？@Gze。我可以，但是你的Matlab和你的散文不匹配。我正在尝试复制你的Matlab，因此如果你能让它匹配，我将把调用添加到

mean