在一个numpy数组中相乘
我试图将2D数组中的每个项乘以1D数组中的相应项。如果我想将每一列乘以一维数组，这非常容易，如numpy.multiply函数所示。但是我想相反，将行中的每一项相乘。换句话说，我想乘以：
[1,2,3] [0]
[4,5,6] * [1]
[7,8,9] [2]
并得到
[0,0,0]
[4,5,6]
[14,16,18]
但是我得到了
[0,2,6]
[0,5,12]
[0,8,18]
有谁知道用numpy可以做到这一点吗？非常感谢Alex
问题答案：
像您显示的正常乘法：
>>> import numpy as np
>>> m = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> c = np.array([0,1,2])
>>> m * c
array([[ 0, 2, 6],
[ 0, 5, 12],
[ 0, 8, 18]])
如果添加轴，它将使您所需的方式成倍增加：
>>> m * c[:, np.newaxis]
array([[ 0, 0, 0],
[ 4, 5, 6],
[14, 16, 18]])
您还可以移调两次：
>>> (m.T * c).T
array([[ 0, 0, 0],
[ 4, 5, 6],
[14, 16, 18]])
-
问题内容： 假设我有一个带有任意值的矩阵A： 矩阵B包含A中元素的索引： 我该如何选择值一个指向由乙，即： 问题答案： 你可以使用 一个人也可以使用 样品运行
-
问题内容： 有没有那么冗长的替代方案： 我想出了这个： 这节省了一个缩进，但仍然很丑陋。 我希望看起来像这样的伪代码： 有没有类似的东西存在？ 问题答案： 我认为您正在寻找ndenumerate。 关于性能。它比列表理解要慢一些。 如果您担心性能，可以通过查看实现来进一步优化，该实现有两件事，转换为数组并循环。如果知道有数组，则可以调用平面迭代器的属性。
-
问题内容： 是否可以将NumPy数组映射到位？ 如果是，怎么办？ 给定-2D数组-这是目前为我完成窍门的一些代码： 但是它是如此丑陋，以至于我怀疑在NumPy内的某个地方一定有一个函数可以对以下内容执行相同的操作： 但是如果存在上述类似内容，我将无法找到它。 问题答案： 只有在空间有限的情况下，才值得尝试就地执行此操作。如果是这样，可以通过遍历数组的展平视图来稍微加快代码的速度。由于在可能的情况下
-
问题内容： 有没有办法初始化形状的numpy数组并将其添加到其中？我将通过列表示例解释我需要的内容。如果要创建循环中生成的对象列表，可以执行以下操作： 我想对一个numpy数组做类似的事情。我了解vstack，串联等。但是，这些似乎需要两个numpy数组作为输入。我需要的是： 本应具有的形状。这该怎么做？ 编辑： 我想添加以下说明。我知道我可以定义然后填充它。但是，这需要预先指定big_array
-
主要内容：数组变维操作,数组转置操作,修改数组维度操作,连接与分割数组操作NumPy 中包含了一些处理数组的常用方法，大致可分为以下几类： 数组变维操作 数组转置操作 修改数组维度操作 连接与分割数组操作 下面分别对它们进行介绍。 数组变维操作 数组变维操作 函数名称 函数介绍 reshape 在不改变数组元素的条件下，修改数组的形状。 flat 返回是一个迭代器，可以用 for 循环遍历其中的每一个元素。 flatten 以一维数组的形式返回一份数组的副本，对副本的操
-
比较两个NumPy数组是否相等的最简单方法是什么（其中相等定义为：A=B iff，用于所有索引i: