默認情況下，ND數組(例如A)與一維1(B)的乘法是在最后一個軸上執行的，這意味著乘法A * B僅在下有效

A.shape[-1] == len(B)

要在另一個軸上將A與B相乘而不是-1，一種解決方法是在相乘前后交換A的軸：

要在軸“ axis”上乘以A和B，請使用

C = (A.swapaxes(axis, -1) * B).swapaxes(axis, -1)

示例

A = np.arange(2 * 3 * 4).reshape((2, 3, 4))

B = np.array([0., 1., 2.])

print(A, B)

array([[[ 0., 0., 0., 0.],

[ 4., 5., 6., 7.],

[16., 18., 20., 22.]],

[[ 0., 0., 0., 0.],

[16., 17., 18., 19.],

[40., 42., 44., 46.]]])

C = A * B

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3,4) (3,)

C = (A.swapaxes(1, -1) * B).swapaxes(1, -1)

array([[[ 0., 0., 0., 0.],

[ 4., 5., 6., 7.],

[16., 18., 20., 22.]],

[[ 0., 0., 0., 0.],

[16., 17., 18., 19.],

[40., 42., 44., 46.]]])

請注意，A的第一個原始數已乘以0

最后的原始數乘以2

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的numpy维度交换_如何将2个不同维度的numpy数组相乘的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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