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[英]How to multiply a four dimensional python numpy array by a vector indexed by second dimension
[英]Python/numpy issue with array/vector with empty second dimension
我有一个似乎是一个简单的问题。
观察代码:
In : x=np.array([0, 6])
Out: array([0, 6])
In : x.shape
Out: (2L,)
这表明该数组没有第二个维度,因此x
与xT
没有xT
。
如何使x具有尺寸(2L,1L)? 这个问题的真正动机是我有一个形状y
[3L,4L]
,我希望y.sum(1)是一个可以转置的矢量等。
虽然您可以重新[:,np.newaxis]
数组,并使用[:,np.newaxis]
添加维度,但您应该熟悉最基本的嵌套括号或列表符号。 请注意它与显示器的匹配程度。
In [230]: np.array([[0],[6]])
Out[230]:
array([[0],
[6]])
In [231]: _.shape
Out[231]: (2, 1)
np.array
也接受一个ndmin
参数,虽然它在开始时添加额外的维度( numpy
的默认位置。)
In [232]: np.array([0,6],ndmin=2)
Out[232]: array([[0, 6]])
In [233]: _.shape
Out[233]: (1, 2)
制作2d的经典方式 - 重塑:
In [234]: y=np.arange(12).reshape(3,4)
In [235]: y
Out[235]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
sum
(和相关函数)有一个keepdims
参数。 阅读文档。
In [236]: y.sum(axis=1,keepdims=True)
Out[236]:
array([[ 6],
[22],
[38]])
In [237]: _.shape
Out[237]: (3, 1)
empty 2nd dimension
不是术语。 更像是一个不存在的第二维度。
维度可以包含0个术语:
In [238]: np.ones((2,0))
Out[238]: array([], shape=(2, 0), dtype=float64)
如果您更熟悉MATLAB,它至少有2d,您可能会喜欢np.matrix
子类。 它需要采取措施确保大多数操作返回另一个2d矩阵:
In [247]: ym=np.matrix(y)
In [248]: ym.sum(axis=1)
Out[248]:
matrix([[ 6],
[22],
[38]])
矩阵sum
:
np.ndarray.sum(self, axis, dtype, out, keepdims=True)._collapse(axis)
_collapse
位允许它返回ym.sum()
的标量。
还有另一点要保持尺寸信息:
In [42]: X
Out[42]:
array([[0, 0],
[0, 1],
[1, 0],
[1, 1]])
In [43]: X[1].shape
Out[43]: (2,)
In [44]: X[1:2].shape
Out[44]: (1, 2)
In [45]: X[1]
Out[45]: array([0, 1])
In [46]: X[1:2] # this way will keep dimension
Out[46]: array([[0, 1]])
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