Python numpy-列向量与行向量的标量乘法

在python numpy中解决以下问题的最佳和最有效的方法是什么：

给定权重向量：

weights = numpy.array([1, 5, 2])

和一个值向量：

values = numpy.array([1, 3, 10, 4, 2])

因此，我需要一个矩阵，它在每一行上包含

值

向量标量乘以

权重[行]

：

result = [
    [1,  3, 10,  4,  2],
    [5, 15, 50, 20, 10],
    [2,  6, 20,  8,  4]
]

我发现的一个解决方案如下：

result = numpy.array([ weights[n]*values for n in range(len(weights)) ])

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有更好的方法吗？

您可以将

权重

重塑为一个维度（3,1）数组，然后将其乘以

值

weights = numpy.array([1, 5, 2])[:,None]  #column vector
values = numpy.array([1, 3, 10, 4, 2])
result = weights*values

print(result)

array([[ 1,  3, 10,  4,  2],  
      [ 5, 15, 50, 20, 10],  
      [ 2,  6, 20,  8,  4]])

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解释

[：，None]

此操作称为。可以使用以下方法执行此操作：

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美好的谢谢正是我需要的！

In [6]: numpy.outer(weights, values)
Out[6]: 
array([[ 1,  3, 10,  4,  2],
       [ 5, 15, 50, 20, 10],
       [ 2,  6, 20,  8,  4]])