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将矩阵的行乘以另一个矩阵中的特定列

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我有两个以下维度的矩阵:

matrix(W): (7, 15)
matrix(X): (268, 7)

我想将X中的每一行乘以W的第一列,然后总结结果 . 然后我想对W中的所有列执行此操作,以便最后我将有15个值 . 这15个值将是268行中每一行的总和乘以W中的特定列 .

要明确:

z1 = (X1 * Wcol1) + (X2 * Wcol1) + .... + (X268 * Wcol1)
z2 = (X1 * Wcol2) + (X2 * Wcol2) + .... + (X268 * Wcol2)
...
z15 = (X1 * Wcol15) + (X2 * Wcol15) + .... + (X268 * Wcol15)

我目前正在使用以下内容:

samples=268
for j in range(samples):
    zs = np.array([])
    z = X[j,:] * w[:,0]
    zs = np.append(zs, z)
    print(zs)

我相信这会返回第一个“z1”的268个分量(然后需要求和) . 我无法概括这一点,为所有15列做这件事 .

2 回答

  • 1
    import numpy as np
    

    然后输入矩阵X和W的输入

    xmultw = np.matmul(X,W)
    res = np.sum(xmultw,axis=0)
    

    希望这能解决你的问题

  • 2

    听起来您想要计算矩阵乘积X * W的列的总和并将值存储在数组中 . 假设X和W是类矩阵,您可以直接实现如下:

    Z=np.array(sum(X*W))

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