2個numpy數組的點乘和正常乘法結果是否相同？

Question

我可以用Python內核PCA工作，我有原始數據投射到主components.I後找到的值，用公式

fv = eigvecs[:,:ncomp] 
    print(len(fv)) 
    td = fv.T * K.T 

其中K爲維度的核心矩陣（150×150）， ncomp是主要組件的數量。當fv有尺寸（150x150）時，代碼工作得很好。但是當我選擇ncomp爲3時，fv將以（150x3）爲尺寸，出現錯誤，說明操作數無法一起廣播。我提到的各種鏈接，並嘗試使用點產品，如 td=np.dot(fv.T,K.T). 我現在沒有得到任何錯誤。但我不知道檢索的值是否正確或不...

plz幫助...

Answer 1

的*操作取決於數據類型。 On Numpy arrays它執行元素方式的乘法（not the matrix multiplication）; numpy.vdot()確實兩個向量的 「點」 的標量積（它返回一個簡單的標量結果）

>>> import numpy as np 
>>> x = np.array([[1,2,3]]) 
>>> np.vdot(x, x) 
14 
>>> x * x 
array([[1, 4, 9]]) 

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要乘2個陣列作爲正確矩陣，使用numpy.dot：

>>> np.dot(x, x) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
ValueError: objects are not aligned 
>>> np.dot(x.T, x) 
array([[ 1, 4, 9], 
     [ 4, 16, 36], 
     [ 9, 36, 81]]) 
>>> np.dot(x, x.T) 
array([[98]]) 

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然後有numpy.matrix，這是一個專門的陣列，其中*意味着矩陣乘法 ，而**表示矩陣功率;所以一定要知道你在操作什麼數據類型。

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即將到來的Python 3.5將有一個新的運營商@可用於矩陣乘法;那麼你可以寫x @ x.T來替換上一個例子中的代碼。