Numpy 運算符用於具有矩陣單獨行乘法的每個向量元素

Question

是否有一個 numpy 運算符會導致單個向量元素與相應的矩陣行相乘？

例如，

    import numpy
    a,b=numpy.array([1,2]), numpy.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

當我將 a 和 b 相乘時，我希望結果是

[[1,2,3,4],[10,12,14,16]]

其中每個向量元素與相應的矩陣行元素相乘。

我知道如何使用循環來實現這個，但我只是想知道 numpy 中是否存在內置的 function ，尤其是當 b 是一個非常大但稀疏的矩陣時？

謝謝你。

Answer 1

您可以像下面這樣使用multiply ：

import numpy
a,b=numpy.array([1,2]), numpy.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
print(numpy.multiply(a,b.T).T)
# [[ 1  2  3  4]
# [10 12 14 16]]

其他選項是使用*並轉置如下：

import numpy
a,b=numpy.array([1,2]), numpy.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
print(a*b.T)
# [[ 1 10]
# [ 2 12]
# [ 3 14]
# [ 4 16]]

Answer 2

您可以使用：

a[:,None]*b

這應該相當快，沒有額外的計算成本。

output：

[[ 1  2  3  4]
 [10 12 14 16]]