Python Numpy转置乘法问题_Python_Numpy_Scipy_Eigenvalue

Python Numpy转置乘法问题

python numpy

Python Numpy转置乘法问题,python,numpy,scipy,eigenvalue,Python,Numpy,Scipy,Eigenvalue,我试图找到一个矩阵的特征值乘以它的转置，但我不能用numpy testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) prod = testmatrix * testmatrix.T print eig(prod) 我希望该产品的结果如下： 5 11 17 23 11 25 39 53 17 39 61 83 23 53 83 113 和特征值： 0.0000 0.0000

我试图找到一个矩阵的特征值乘以它的转置，但我不能用numpy

testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
prod = testmatrix * testmatrix.T
print eig(prod)

我希望该产品的结果如下：

5    11    17    23
11    25    39    53
17    39    61    83
23    53    83   113

和特征值：

相反，我得到了

ValueError:形状不匹配：当testmatrix
与其转置相乘时，对象无法广播到单个形状
这在MatLab中起作用（乘法，而不是代码），但我需要在python应用程序中使用它
有人能告诉我我做错了什么吗？
你可能会发现这很有用，因为你知道MATLAB
另外，尝试将testmatrix
与dot（）
函数相乘，即numpy.dot（testmatrix，testmatrix.T）

显然是在数组之间使用矩阵乘法！*
运算符用于元素相乘（*
在MATLAB中）。
您使用的是元素相乘-两个Numpy矩阵上的*
运算符与MATLAB中的*
运算符等效。使用
prod = numpy.dot(testmatrix, testmatrix.T)

PEP 465允许使用中缀@
运算符：mat1@mat2