Python 将列向量和行向量相乘（Numpy）

我想乘以两个向量，一列（即，（N+1）x1），一行（即1x（N+1））得到一个（N+1）x（N+1）矩阵。我对Numpy相当陌生，但对MATLAB有一些经验，这是MATLAB中与我在Numpy中想要的等效代码：

n = 0:N; 
xx = cos(pi*n/N)';
T = cos(acos(xx)*n');

在努比，我尝试过：

import numpy as np
n = range(0,N+1)

pi = np.pi
xx = np.cos(np.multiply(pi / float(N), n))

xxa = np.asarray(xx)
na = np.asarray(n)
nd = np.transpose(na)

T = np.cos(np.multiply(np.arccos(xxa),nd))

我添加了asarray行，因为我注意到如果没有它，Numpy似乎将xx和n视为列表

np.shape（n）

，

np.shape（xx）

，

np.shape（na）

和

np.shape（xxa）

给出了相同的结果：

（100001L，）

只进行元素对元素的乘法。你想要一个外部产品。使用：

---

如果想使用类似于MATLAB的NumPy，必须确保数组的形状正确。您可以使用

arrayname.shape

检查任何NumPy数组的形状，并且由于数组

na

具有形状

（4，）

而不是

（4,1）

，因此

转置

方法是无效的，

乘法

计算点积。使用

arrayname。重新塑造（N+1,1）

resp<代码>阵列名称。重塑（1，N+1）以变换阵列：

将numpy导入为np
n=范围（0，n+1）
pi=np.pi
xx=np.cos（np.multiply（pi/float（N，N））
xxa=np.asarray（xx）.重塑（N+1,1）
na=np.asarray（n）.重塑（n+1,1）
nd=np.转置（na）
T=np.cos（np.multiply（np.arccos（xxa），nd））

自Python 3.5以来，您可以使用

@

运算符进行矩阵乘法。因此，这是一个演练，以获得非常类似于MATLAB的代码：

将numpy导入为np
n=np.arange（n+1）。重塑（n+1，1）
xx=np.cos（np.pi*n/n）
T=np.cos（np.arccos（xx）@n.T）

这里

n.T

表示n的转置

np.outer(np.arccos(xxa), nd)