Numpy.dot（）維度未對齊

Question

我無法向scipy.signal.dlsim方法提供正確的輸入。

該方法需要4個狀態空間矩陣：

A = np.array([
    [0.9056, -0.1908, 0.0348, 0.0880],
    [0.0973, 0.8728, 0.4091, -0.0027],
    [0.0068, -0.1694, 0.9729, -0.6131],
    [-0.0264, 0.0014, 0.1094, 0.6551]
    ])

B = np.array([
    [0, -0.0003, -0.0330, -0.0042, -0.0037],
    [0, -0.0005, 0.0513, -0.0869, -0.1812],
    [0, 0.0003, -0.0732, 1.1768, -1.1799],
    [0, -0.0002, -0.0008, 0.2821, -0.4797]
    ])

C = np.array([-0.01394, -0.0941, 0.0564, 0.0435])

D = np.array([0, 0.0004, -0.0055, 0.3326, 0.5383])

和我用以下方式構建的輸入向量：

inputs = np.array([
    data['input1'].values(),
    data['input2'].values(),
    data['input3'].values(),
    data['input4'].values(),
    data['input5'].values()
])

這將創建一個具有(5x752)維度的輸入矩陣（我有752個數據點）。 所以我采用輸入矩陣的轉置來預處理我的數據：

inputs = np.transpose(inputs)

輸入矩陣現在具有我認為是scipy仿真算法所必需的(752x5)維度。

當我執行該方法時，我收到以下錯誤：

    110     # Simulate the system
    111     for i in range(0, out_samples - 1):
--> 112         xout[i+1,:] = np.dot(a, xout[i,:]) + np.dot(b, u_dt[i,:])
    113         yout[i,:] = np.dot(c, xout[i,:]) + np.dot(d, u_dt[i,:])
    114 

ValueError: shapes (4,5) and (1,5) not aligned: 5 (dim 1) != 1 (dim 0)

我知道scipy無法進行這種乘法，但我不知道我應該以哪種格式將輸入數組提供給方法。 如果我不轉置矩陣，那么尺寸會更差（1x752）。

我在這里錯過了什么嗎？

Answer 1

numpy.dot()方法分別用於矩陣和數組。 我將數組轉換為矩陣，以便能夠輕松讀取導致此錯誤的維度。 如果向量被解釋為矩陣，則Numpy將其視為行向量。 這給出了尺寸誤差： (4x5) x (1x5) 。

當numpy將向量視為數組時， numpy.dot()自動進行正確的乘法，因為向量被視為列向量，並且np.dot()可以正確計算： (4x5) x (5x1)