Python Numpy：如何将两个向量，形状（n，1）和（n，）元素相乘？

如果两个向量都有相同的形状，比如二者（n，1）或二者（n，）的话，两个向量的元素相乘就没有问题。但是，如果一个向量具有形状（n，1）而另一个向量具有形状（n，），则

*

-运算符返回有趣的结果

a = np.ones((3,1))
b = np.ones((3,))
print a * b

得到的nxn矩阵包含A_{i，j}=A_i*b_j

---

如何对

a

和

b

执行元素乘法？

以使向量形状匹配的方式切片向量：

a[:, 0] * b

或

---

向

b

添加第二个轴，使

a

和

b

具有相同的尺寸：

>>> a * b[:,np.newaxis]
array([[ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.]])

或者，将

a

转置，以便广播工作：

>>> a.T * b
array([[ 1.,  1.,  1.]])

---

（你可能想转置结果。）

a.重塑（-1）*b

或

a*b.重塑（-1，1））

是做基本相同事情的另一种方法。（

-1

的意思是“尽可能多地使它适合这个形状。”）我认为

.T

解决方案是最好的。它需要最少的打字和最少的思考。

>>> a.T * b
array([[ 1.,  1.,  1.]])