Python 如何确保numpy中没有单例扩展

从MATLAB到NumPy，二维数组之间的区别，其中一个维度等于1到1D数组，这令人恼火

例如：

>>>import numpy as np
>>>x1 = np.array([[1],[2],[3]])
>>>x2 = np.array([1,2,3])
>>>x1.shape
(3, 1)
>>>x2.shape
(3,)

因此，当使用元素级产品时，我得到3X3矩阵：

>>>x1 * x2
array([[1, 2, 3],
       [2, 4, 6],
       [3, 6, 9]])

但我真正想要的是

>>>np.squeeze(x1) * x2
array([1, 4, 9])

---

除了在每个向量上调用

np.squence（）

之外，还有其他方法吗？

您得到的是广播的结果，它早在MATLAB之前就实现了。甚至在MATLAB之前，Octave也有

你有一个（3,1）和一个（3，）。在下部尺寸标注中添加一个前导尺寸标注，生成（1,3）。将这些数据一起广播到（3,3），然后进行数学运算

如果你能以某种方式关闭广播（你做不到），我预计会出现错误

您需要一个（3，）结果，因此您必须以某种方式删除（3,1）-

压缩

，

重塑

或

[：，0]

索引的尾随维度

八度：

>> x1 = [1;2;3];    # (3,1)
>> y1 = [1,2,3];    # (1,3)
>> x1 .* y1         # (3,3)
ans =

   1   2   3
   2   4   6
   3   6   9

从倍频程文档：

关于术语的说明：“广播”是由英国广播公司推广的术语
Python编程语言中的Numpy数值环境。在里面 在其他编程语言和环境中，也可以使用广播 在MATLAB中称为二进制单例展开（BSX），是 “bsxfun”函数的名称），回收（R编程
语言）、单指令多数据（SIMD）或复制

启用关于倍频程扩展的警告：

>> warning ("on","Octave:language-extension")
>> x1 .* y1
warning: performing `product' automatic broadcasting
ans =

   1   2   3
   2   4   6
   3   6   9

---

我不认为有更简单的方法<代码>np.挤压看起来很简单。这样做的原因是为了减少歧义，我想这是很多人喜欢的。还有一些替代方案，例如

x1.restorate（-1）

和

x1.flatte（）

（假设您只处理二维），但我怀疑这正是您想要的。