

In [ ]:

    
import numpy as np

一维数组: 1D



In [ ]:

    
A = np.array([1,2,3])
A



In [ ]:

    
A.shape # output: (3,)



In [ ]:

    
# 一维数组的转置还是一维数组
A.T



In [ ]:

    
B = A[np.newaxis]



In [ ]:

    
B.shape



In [ ]:

    
B.T



In [ ]:

    
C = A[None,:]
C.shape



In [ ]:

    
C.T

乘积

内积(点乘, 数量积): 一个向量在另一个向量的投影. 行向量乘以列向量

外积(叉乘, 向量积): 两个向量的法向量, 列向量乘以行向量



In [ ]:

    
# 1D
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([9,8,7])
# 2D
aa = np.array([a,3*a])
bb = np.array([b,2*b])



In [ ]:

    
print(a, b)
print("\n")
print(aa, bb)



In [ ]:

    
np.inner(a, b) # = np.dot(a, b)

# 1*9 + 2*8 + 3*7



In [ ]:

    
np.inner(aa, bb) # = np.dot(aa, bb.T)

# [(1*9 + 2*8 + 3*7), (1*18 + 2*16 + 3*14)]
# [(3*9 + 6*8 + 9*7), (3*18 + 6*16 + 9*14)]



In [ ]:

    
np.outer(a, b) 

# [ 1*9, 1*8, 1*7 ]
# [ 2*9, 2*8, 2*7 ]
# [ 3*9, 3*8, 3*7 ]



In [ ]:

    
a*b

# [1*9, 2*8, 3*7], 一一对应相乘



In [ ]:

    
aa*bb

# [1*9, 2*8, 3*7]
# [3*18, 6*16, 9*14]