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法学研究NumPy中二维数组（第一个参数）和一维数组（第二个参数）的矩阵乘积
要找到二维数组和一维数组的矩阵乘积，可以使用Python NumPy中的**numpy.matmul()**方法。如果第二个参数是一维的，则通过在其维度上附加一个1来将其提升为矩阵。矩阵乘法后，附加的1将被移除。
返回输入的矩阵乘积。只有当x1、x2都是一维向量时，这才是一个标量。out是一个存储结果的位置。如果提供，它必须具有与签名(n,k),(k,m)->(n,m)匹配的形状。如果没有提供或为None，则返回一个新分配的数组。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
创建一个二维数组和一个一维数组：
arr1 = np.array([[5, 7], [10, 15]]) arr2 = np.array([25, 35])
显示数组：
print("Array 1 (Two Dimensional)...
", arr1)
print("
Array 2 (One Dimensional)...
", arr2)获取数组的类型：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)获取数组的维度：
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)获取数组的形状：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要找到二维数组和一维数组的矩阵乘积，可以使用Python NumPy中的numpy.matmul()方法。如果第二个参数是一维的，则通过在其维度上附加一个1来将其提升为矩阵。矩阵乘法后，附加的1将被移除：
print("
Result (matrix product)...
",np.matmul(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Create a 2D and a 1D array
arr1 = np.array([[5, 7], [10, 15]])
arr2 = np.array([25, 35])
# Display the arrays
print("Array 1 (Two Dimensional)...
", arr1)
print("
Array 2 (One Dimensional)...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To find the matrix product of a 2D and a 1D array, use the numpy.matmul() method in Python Numpy
# If the second argument is 1-D, it is promoted to a matrix by appending a 1 to its dimensions.
# After matrix multiplication the appended 1 is removed.
print("
Result (matrix product)...
",np.matmul(arr1, arr2))输出
Array 1 (Two Dimensional)... [[ 5 7] [10 15]] Array 2 (One Dimensional)... [25 35] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 2 Our Array 2 Dimensions... 1 Our Array 1 Shape... (2, 2) Our Array 2 Shape... (2,) Result (matrix product)... [370 775]
更新于：2022年2月7日
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