Как умножить (2,4)-матрицу на (4,1)-матрицу?

Я пытаюсь умножить две матрицы, но матрица (4,1) читается python как (4,1,1). Как мне убедиться, что python правильно читает мои матрицы и может их умножать? Я хочу иметь возможность получать числа из списка, помещать их в матрицу и умножать на другое.

Это если для части задания. Я пробовал функции numpys .dot и .matmul, но они не работают. И я не думаю, что мне не хватает скобок. Даже если я заменю индексы списков реальным числом, это не сработает.

def Md(a,b,c,d,e,f):
    Md = np.array([[a,b,0,0],[c,d,e,f]])
    return Md


pl = [np.array([[2],[3]])]
u = np.array([[pl[0][0]],[pl[0][1]],[pl[0][0]**2],[pl[0][1]**2]])
print(np.matmul(Md(1,-1,1,0,0.5,0.5),u))

Я ожидаю, что результатом этого умножения будет [[-1],[8.5]], но вместо этого я получаю это сообщение об ошибке:

ValueError: shapes (2,4) and (4,1,1) not aligned: 4 (dim 1) != 1 (dim 1)

pl = [np.array([[2],[3]])] не должно быть внешних скобок [], это может быть источником вашей проблемы
Hoog 27.05.2019 14:27
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
1
50
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий
u = np.array([[pl[0][0]],[pl[0][1]],[pl[0][0]**2],[pl[0][1]**2]]).reshape(4,1)

Другие вопросы по теме