Python 2列向量的Numpy内积

如何在python的

numpy

下面的代码不起作用

import numpy as np
x = np.array([[1], [2]])
np.inner(x, x)

它回来了

array([[1, 2],
       [2, 4]])`

---

尺寸为2x1（2行1列）的向量与另一个尺寸为2x1（2行1列）的向量的内积是尺寸为2x2（2行2列）的矩阵，而不是

5

。当你取任何张量的内积时，最内层的维度必须匹配（在本例中为1），结果是一个张量，维度与外层匹配，即。；a 2x1*1x2=2x2

您要做的是将这两个变量进行转置，这样当您乘以维度时，它们是1x2*2x1=1x1

更一般地说，将维度为

NxM

的任何东西乘以维度为

MxK

的东西，得到维度为

NxK

的东西。注：内部尺寸必须同时为

M

。更多

np.internal

函数将自动转置第二个参数，因此当您传入两个2x1时，您将得到一个2x2，但如果传入两个1x2，您将得到一个1x1

试试这个：

import numpy as np
x = np.array([[1], [2]])
np.inner(np.transpose(x), np.transpose(x))

或者简单地将x最初定义为行向量

import numpy as np
x = np.array([1,2])
np.inner(x, x)

---

我想你的意思是：

x= np.array([1,2])

---

为了获得5作为输出，如果要应用于向量，则向量必须是1xN而不是Nx1

np.dot(np.transpose(a),a))

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确保col_向量具有形状（N，1），其中N是元素数

然后简单地将一对一的乘法结果相加

np.sum(col_vector*col_vector)

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x=np。数组（[1，2]）

是他的意思，我猜。@kabanus是的，他可能会说，但问题确实说明了“列向量”，因此我想给出一个保留列向量

np的答案。
numpy
中不经常使用内部
<代码>np。点
更常见。查看文档时，请记住列向量是二维数组。