Python矩阵,有什么解决方案吗?

发布于 2024-11-04 15:46:32 字数 1063 浏览 1 评论 0原文

我的输入(仅作为示例):

from numpy import * 

x=[['1' '7']
 ['1.5' '8']
 ['2' '5.5']
 ['2' '9']]

我想在随机矩阵上做下一步:

1。对于每一行计算:

> for example first row:    [1;7]*[1,7] = [[1,  7];      #value * value.transpose
                                          [7,  49]]

> for example second row:   [1.5;8]*[1.5,8]=  [[2.25, 12];
                                               [12,  64]]
 >.......

这对于 numpy 来说很简单,因为转置只是 xT,如果 x=[1,7] 必须对矩阵上的每一行进行计算!

2.现在我想这样总结...

<前><代码>[1+2.25+...7+12+......] [ ] [7+12+...49+64+...]

所以结果就是这个矩阵。

有什么想法吗?


编辑2:

x=[['1','7']
 ['1.5', '8']
 ['2', '5.5']
 ['2','9']]

y = x[:, :, None] * x[:, None]
print y.sum(axis=0)

我收到错误:

“列表索引必须是整数,而不是 元组”

但如果 x 是 x = numpy.array([[1, 7], [1.5, 8], [2, 5.5], [2, 9]]) 那么就可以了,但是我没有这样的输入。

MY input(just for example):

from numpy import * 

x=[['1' '7']
 ['1.5' '8']
 ['2' '5.5']
 ['2' '9']]

I want to make next thing on random matrix:

1. for each row calculate:

> for example first row:    [1;7]*[1,7] = [[1,  7];      #value * value.transpose
                                          [7,  49]]

> for example second row:   [1.5;8]*[1.5,8]=  [[2.25, 12];
                                               [12,  64]]
 >.......

This is simple with numpy, because transpose is just x.T, if x=[1,7]
This must be calculated for every row on matrix!

2. now I want to sum as in this way...

[1+2.25+...         7+12+......  ]
[                                ]           
[7+12+....          49+64+....   ]

So result is this matrix.

Any ideas?


EDIT2:

x=[['1','7']
 ['1.5', '8']
 ['2', '5.5']
 ['2','9']]

y = x[:, :, None] * x[:, None]
print y.sum(axis=0)

I received error:

"list indices must be integers, not
tuple"

But if x is x = numpy.array([[1, 7], [1.5, 8], [2, 5.5], [2, 9]]) then it's ok, but I don't have such input.

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评论(2

恋你朝朝暮暮 2024-11-11 15:46:32

怎么样:

In [1]: import numpy as np

In [2]: x=np.array([[1, 7],[1.5, 8],[2, 5.5],[2, 9]])

In [3]: np.sum(np.outer(row,row) for row in x)
Out[3]: 
array([[  11.25,   48.  ],
       [  48.  ,  224.25]])

How about the following:

In [1]: import numpy as np

In [2]: x=np.array([[1, 7],[1.5, 8],[2, 5.5],[2, 9]])

In [3]: np.sum(np.outer(row,row) for row in x)
Out[3]: 
array([[  11.25,   48.  ],
       [  48.  ,  224.25]])
明媚殇 2024-11-11 15:46:32

首先,您应该创建包含浮点数而不是字符串的矩阵:

x = numpy.array([[1, 7], [1.5, 8], [2, 5.5], [2, 9]])

接下来,您可以使用 NumPy 的 广播规则来构建乘积矩阵:

y = x[:, :, None] * x[:, None]

最后,对所有矩阵求和:

print y.sum(axis=0)

打印

[[  11.25   48.  ]
 [  48.    224.25]]

请注意,此解决方案避免了任何 Python 循环。

First, you should create the matrix containing floating point numbers instead of strings:

x = numpy.array([[1, 7], [1.5, 8], [2, 5.5], [2, 9]])

Next, you can use NumPy's broadcasting rules to build the product matrices:

y = x[:, :, None] * x[:, None]

Finally, sum over all matrices:

print y.sum(axis=0)

printing

[[  11.25   48.  ]
 [  48.    224.25]]

Note that this solution avoids any Python loops.

~没有更多了~
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