numpy中的矩阵特殊乘法
Matrix special multiplication in numpy
我有两个数组 m1 和 m2，我想做一个特殊的乘法：
1*8 + 2*6, 3*8 + 4*6, 1*2 + 2*6, 3*2 + 4*6, ...
所以我想要这个输出。结果 = [20, 48, 14,30,..]
m1 = np.array([1,2,3,4])
m2 = np.array([8,6,2,6,2,5])
抱歉，我真的不知道该怎么做。
我认为使用这样的 for 循环：
for x in m1:
谢谢
很明显，您的标量积必须 2 乘 2 完成，因此您需要开始重塑数据：
m1 = np.array([1,2,3,4]).reshape(2,2)
m2 = np.array([8,6,2,6,2,5]).reshape(3,2)
所以现在，您需要最后一列的点积，然后将结果展平，这样做：
np.dot(m2, m1.T).reshape(-1)
我有两个数组 m1 和 m2，我想做一个特殊的乘法： 1*8 + 2*6, 3*8 + 4*6, 1*2 + 2*6, 3*2 + 4*6, ... 所以我想要这个输出。结果 = [20, 48, 14,30,..]
m1 = np.array([1,2,3,4])
m2 = np.array([8,6,2,6,2,5])
抱歉，我真的不知道该怎么做。 我认为使用这样的 for 循环：
for x in m1:
谢谢
很明显，您的标量积必须 2 乘 2 完成，因此您需要开始重塑数据：
m1 = np.array([1,2,3,4]).reshape(2,2)
m2 = np.array([8,6,2,6,2,5]).reshape(3,2)
所以现在，您需要最后一列的点积，然后将结果展平，这样做：
np.dot(m2, m1.T).reshape(-1)