Python numpy矩阵乘法问题

我试图通过转置其中一个矩阵来乘以两个维度的矩阵（17,2）

下面是示例p1

    p1 = [[ 0.15520622 -0.92034567]
 [ 0.43294367 -1.05921439]
 [ 0.7569707  -1.15179354]
 [ 1.08099772 -1.15179354]
 [ 1.35873517 -0.96663524]
 [-1.51121847 -0.64260822]
 [-1.32606018 -0.87405609]
 [-1.00203315 -0.96663524]
 [-0.67800613 -0.96663524]
 [-0.3539791  -0.87405609]
 [ 0.89583942  1.02381648]
 [ 0.66439155  1.3478435 ]
 [ 0.3866541   1.48671223]
 [ 0.15520622  1.5330018 ]
 [-0.07624165  1.5330018 ]
 [-0.3539791   1.44042265]
 [-0.58542698  1.20897478]]

这里是矩阵p2的另一个示例

 p2 = [[ 0.20932473 -0.90029958]
 [ 0.53753779 -1.03849455]
 [ 0.88302521 -1.10759204]
 [ 1.24578701 -1.02122018]
 [ 1.47035383 -0.77937898]
 [-1.46628927 -0.69300713]
 [-1.29354556 -0.9521227 ]
 [-0.96533251 -1.03849455]
 [-0.63711946 -1.00394581]
 [-0.3089064  -0.90029958]
 [ 0.86575084  1.06897874]
 [ 0.55481216  1.37991742]
 [ 0.26114785  1.50083802]
 [ 0.03658102  1.51811239]
 [-0.1879858   1.50083802]
 [-0.46437574  1.37991742]
 [-0.74076568  1.08625311]]

我试着用numpy把它们相乘

import numpy

print(p1.T * p2)

但是我得到了以下错误

operands could not be broadcast together with shapes (2,17) (17,2) 

这是预期的矩阵乘法输出

[[11.58117944  2.21072324]
 [-0.51754442 22.28728876]]

我到底哪里出了问题，所以您应该使用：

---

矩阵乘法是用np.dot（p1.T，p2）完成的，因为

---

A*B

表示矩阵元素按顺序相乘。

很抱歉问个模糊的问题。最初，我从numpy矩阵中得到p1和p2值。后来，我将它们作为列表存储在json文件中，以便使用

托利斯先生（）

方法，并使用

numpy.array（）

方法，这显然是错误的..我使用

numpy.matrix（）

---

似乎能解决这个问题的方法。希望这对某人有所帮助

，您希望的输出是什么样的？请注意，将示例减少到3行（尽可能少）。结果应该是2X2，类似于[0.99879867 0.04900222][-0.04900222 0.99879867]]您确定需要乘法吗，我用

np.dot

回答，但您的结果不是点积得到的结果。您以前是如何定义

p1

和

p2

的？使用

np.matrix

？如何从JSON中读取它们？使用

np.array

？对于两类数组，星形乘法是不同的。

p1.T.dot(p2)