Numpy 转置乘法问题

Question

我试图找到矩阵与其转置相乘的特征值，但我无法使用 numpy 来做到这一点。

testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
prod = testmatrix * testmatrix.T
print eig(prod)

我期望获得以下产品结果：

5    11    17    23
11    25    39    53
17    39    61    83
23    53    83   113

和特征值：

0.0000
0.0000
0.3929
203.6071

相反，当将

ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

与其转置相乘时，我得到了

testmatrix

。

这在 MatLab 中有效（乘法，而不是代码），但我需要在 python 应用程序中使用它。

有人可以告诉我我做错了什么吗？

Answer 1

您可能会发现这个教程很有用，因为您了解 MATLAB。

另外，尝试将

testmatrix

与

dot()

函数相乘，即

numpy.dot(testmatrix,testmatrix.T)

显然

numpy.dot

用于数组之间进行矩阵乘法！

*

运算符用于逐元素乘法（MATLAB 中的

.*

）。

Answer 2

您正在使用逐元素乘法 - 两个 Numpy 矩阵上的

*

运算符相当于 Matlab 中的

.*

运算符。使用

prod = numpy.dot(testmatrix, testmatrix.T)

Answer 3

表示此操作的另一种便捷方式是

testmatrix @ testmatrix.T

。

numpy中的

@

运算符表示矩阵乘法，可以在here

看到