我正在嘗試將 2x2 矩陣與 2x1 矩陣相乘。兩個矩陣都有 linspace 的條目，因此生成的 2x1 矩陣為我提供了 linspace 的每個值的值。
然而，我得到了這個維度錯誤。
matmul：輸入運算元 1 在其核心維度 0 中存在不匹配，具有 gufunc 簽名 (n?,k),(k,m?)->(n?,m?)（大小 1 與 2 不同）
為了可讀性，我沒有發布整個代碼，而是發布必要的代碼。
我還用指示性文本替換了 linspace 值。
矩陣“L”是包含常數的其他 2x2 乘法的結果，因此沒有錯誤。
矩陣 B (2x2) 給出了想要的結果，所以問題歸結為 B 和 C 之間的乘法。
import numpy as np
from sympy import *
# Defining range of values
z = np.linspace(initial, final, 10)
g = np.linspace(initial, final, 10)
y = np.linspace(initial, final, 10)
# Matrix operations
A = np.array([[1, z], [0, 1]], dtype=object)
B = np.matmul(L,A)
C = np.array([[y],[g]])
D = np.matmul(B, C)
print(total)
我正在嘗試做的另一種 POV 是當矩陣“B”與包含未知數的 2x1“C”相乘時，計算那些未知數“y”和“g”
非常感謝，
PS; 對于具有單值條目的陣列“C”，乘法按預期運行。
編輯; 根據 mozway 的建議，我提供陣列“A”和“M”的列印，這將使內容更清晰，但讓 M = B
uj5u.com熱心網友回復：
不確定您要做什么（您應該提供一個可重現的示例，目前缺少許多變數）以及預期的輸出。
然而，定義從A根本上是錯誤的。我想你期望一個 2x2 陣列，但作為z一個(10,)形狀陣列，你最終會得到 A 是一個奇怪的物件陣列，它的元素 (0,1) 是一個陣列。
這可以防止您進行任何進一步的數學運算。
uj5u.com熱心網友回復：
In [66]: initial, final = 0,1
In [67]: z = np.linspace(initial,final,11)
In [68]: z
Out[68]: array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])
A 是 (2,2)，但包含陣列和標量的混合
In [69]: A = np.array([[1,z],[0,1]], object)
In [70]: A
Out[70]:
array([[1,
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])],
[0, 1]], dtype=object)
In [71]: A.shape
Out[71]: (2, 2)
現在創建一個 (2,2) 數值陣列：
In [72]: L = np.eye(2)
In [75]: L[1,1] = 2
In [76]: np.matmul(L,A)
Out[76]:
array([[1.0,
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])],
[0.0, array([2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.])]],
dtype=object)
matmul確實適用于物件 dtype 陣列，前提是元素實作了必要的 和*。結果仍然是 (2,2)，但是 (1,1) 項2*z。
現在為C：
In [77]: C = np.array([[z],[z]])
In [78]: C
Out[78]:
array([[[0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ]],
[[0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ]]])
In [79]: C.shape
Out[79]: (2, 1, 11)
這是 float dtype，3d 陣列。
In [81]: B=Out[76]
In [82]: np.matmul(B,C)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-82-5eababb7341e>", line 1, in <module>
np.matmul(B,C)
ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 1 is different from 2)
In [83]: B.shape
Out[83]: (2, 2)
In [84]: C.shape
Out[84]: (2, 1, 11)
形狀不匹配。但更改C定義，使其成為二維陣列：
In [85]: C = np.array([z,z])
In [86]: C.shape
Out[86]: (2, 11)
In [87]: np.matmul(B,C)
Out[87]:
array([[array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]),
array([0.1 , 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15, 0.16, 0.17, 0.18, 0.19, 0.2 ]),
...
array([1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8, 1.8]),
array([2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.])]],
dtype=object)
In [88]: _.shape
Out[88]: (2, 11)
這里 (2,2) Bmatmuls 與 (2,11) 正好產生 (2,11)。但是每個元素本身就是一個 (11,) 陣列 - 因為z在定義A.
但是你說你想要一個 (2,1) C。為了得到它，我們必須使用：
In [91]: C = np.empty((2,1), object)
In [93]: C[:,0]=[z,z]
In [94]: C
Out[94]:
array([[array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])],
[array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])]],
dtype=object)
嘗試創建objectdtype 陣列時要非常小心。事情可能不是你所期望的。
現在 (2,2) 的 matmul 與 (2,1) => (2,1)，物件資料型別
In [95]: D = np.matmul(B,C)
In [96]: D.shape
Out[96]: (2, 1)
In [99]: D
Out[99]:
array([[array([0. , 0.11, 0.24, 0.39, 0.56, 0.75, 0.96, 1.19, 1.44, 1.71, 2. ])],
[array([0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. , 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2. ])]],
dtype=object)
請記住，matmul使用數字 dtype 陣列非常快。它確實適用于物件 dtype 陣列，但速度要慢得多，更像是使用串列推導式。
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