Python numpy用向量减去矩阵的每一行

所以我有一个

nxd

矩阵和一个

nx1

向量。我想写一个代码，用向量减去矩阵中的每一行

我目前有一个

for

循环，循环遍历并用向量减去矩阵中的第

行有没有办法简单地用向量减去整个矩阵？

谢谢

当前代码：

for i in xrange( len( X1 ) ):
    X[i,:] = X1[i,:] - X2

在这里，
X1是矩阵的
i第四行，
X2是向量。我可以这样做吗？

循环不需要

？
在
numpy
中工作，但仅当后轴具有相同的尺寸时。以下是成功从矩阵中减去向量的示例：

In [27]: print m; m.shape
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]
Out[27]: (4, 3)

In [28]: print v; v.shape
[0 1 2]
Out[28]: (3,)

In [29]: m  - v
Out[29]: 
array([[0, 0, 0],
       [3, 3, 3],
       [6, 6, 6],
       [9, 9, 9]])

这是因为两者的后轴具有相同的尺寸（3）

在您的例子中，前导轴具有相同的尺寸。下面是一个示例，使用与上述相同的
v
，说明如何解决此问题：

In [35]: print m; m.shape
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
Out[35]: (3, 4)

In [36]: (m.transpose() - v).transpose()
Out[36]: 
array([[0, 1, 2, 3],
       [3, 4, 5, 6],
       [6, 7, 8, 9]])

对广播轴的规则进行了深入解释。
除了@John1024 answer外，还可以如下方式在numpy中“转置”一维向量：

In [1]: v = np.arange(3)

In [2]: v
Out[2]: array([0, 1, 2])

In [3]: v = v[:, np.newaxis]

In [4]: v
Out[4]:
array([[0],
       [1],
       [2]])

从这里开始，使用广播从
m
的每一列中减去
v
：

In [5]: print(m)
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

In [6]: m - v
Out[6]:
array([[0, 1, 2, 3],
       [3, 4, 5, 6],
       [6, 7, 8, 9]])

如果你只是在创建减去的向量，你也可以用

column_vector = np.array([0,1,2], ndmin=2).T

获取列向量，仅当其维度为2或2以上时才有可能获取。

一维numpy数组始终是行，无法转置

那你就做吧

each_column_of_matrix_minus_vector = matrix - column_vector

从
矩阵
的每一列中减去
列向量
m-v.transpose（）
通常不会起到相同的作用。@MadPhysician问题是numpy中的一维数组不能被转置，因为它将与输出相同。您必须向它添加一个维度，以便像在长崎45的答案中或在使用ndmin=2参数创建np.array时那样对其进行转置。@xuiqy。很好。我将删除该评论。转置通常复制内存。更好的方法可能是
m-v[：，None]
FYI，如果你忘记了np.newaxis的东西，m-v[：，None]也可以。“我认为这个选择更简单。”克里斯蒂亚诺·赖利说
np.newaxis为无
。它们指的是同一个对象。在这一点上，作者认为它更清晰。