Python：將3x3矩陣乘以3nx1陣列而不使用循環

我想用矢量（3x1）進行矩陣乘法（3x3矩陣）。「問題」在於，向量的每個組成部分都是從另一個矩陣中取出來的，我不知道如何繼續。有什麼辦法可以做到嗎？Python：將3x3矩陣乘以3nx1陣列而不使用循環

import numpy as np 
A = np.array([[1,1,1],[2,1,0],[1,0,1]]) 

v1 = np.array([[1,2,3,4]]) 
v2 = np.array([[5,6,7,8]]) 
v3 = np.array([[9,10,11,12]])

我想乘以：A x {1,5,9} .T並保存結果。然後A x {2,6,10} .T，A x {3,7,11} .T，最後A x {4,8,12} .T。陣列v1，v2和v3的長度是相同的。

預先感謝您！問候，

哈維

即使顯示你最糟糕的嘗試也給了我們理由認爲你試圖解決它;它也有助於我們理解你的心智工具箱中有什麼，這使我們能夠給你一個更有用的答案。 – msw

不明白爲什麼你會想要做這個或沒有for循環。 numpy有矩陣乘法和換位的方法。你已經在導入numby，爲什麼不使用它呢。它具有C優化，測試代碼完全是爲了這個目的。 – Joop

你可以做你是一個矩陣乘法之後的操作，如果第一個堆棧所有的矢量彙集成單個陣列：

vectors = np.vstack((vv1, v2, v3)) 
products = np.dot(A, v)

現在products[:, i]（或products.T[i]，如果你喜歡）具有A與i個向量的產品。

2013-08-06 13:04:44 Jaime

謝謝你的迴應！這是解決「問題」的好方法！ – user2655987

numpy的陣列：

使用兩個numpy的陣列;一個3×3和一個3X1：

>>> import numpy as np 
>>> a = np.ones((3,3)) 
>>> b=np.random.rand(3,1) 
array([[ 0.08970952], 
     [ 0.56447089], 
     [ 0.57500698]])

如果你想矩陣乘法可以使用dot

>>> np.dot(a,b) 
array([[ 1.22918739], 
     [ 1.22918739], 
     [ 1.22918739]])

如果你想元素方式muliplication可以使用*

>>> a*b 
array([[ 0.08970952, 0.08970952, 0.08970952], 
     [ 0.56447089, 0.56447089, 0.56447089], 
     [ 0.57500698, 0.57500698, 0.57500698]])

NumPy的矩陣：

請注意，如果您正在使用numpy的矩陣則*操作可用於矩陣乘法：

>>> c = np.mat(a) # converts from array to matrix 
>>> d = np.mat(b) 
>>> c*d 
matrix([[ 1.22918739], 
     [ 1.22918739], 
     [ 1.22918739]])

2013-08-06 13:00:22 atomh33ls

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