python – 通过向量数组乘以numpy数组的标量

概述我有一个numpy数组的向量,我需要乘以一组标量.例如： >>> import numpy>>> x = numpy.array([0.1, 0.2])>>> y = numpy.array([[1.1,2.2,3.3],[4.4,5.5,6.6]]) 我可以将这样的单个元素相乘： >>> x[0]*y[0]array([ 0.11, 0.22, 0.33]) 但是当我尝试将整个数组彼此 我有一个numpy数组的向量,我需要乘以一组标量.例如：

>>> import numpy>>> x = numpy.array([0.1,0.2])>>> y = numpy.array([[1.1,2.2,3.3],[4.4,5.5,6.6]])

我可以将这样的单个元素相乘：

>>> x[0]*y[0]array([ 0.11,0.22,0.33])

但是当我尝试将整个数组彼此相乘时,我得到：

>>> x*yTraceback (most recent call last):  file "<stdin>",line 1,in <module>ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

我认为这与广播规则有关.将这两个数组元素与numpy相乘的最快方法是什么？

解决方法

I[1]: x = np.array([0.1,0.2])I[2]: y = np.array([[1.1,6.6]])I[3]: y*x[:,np.newaxis]O[3]: array([[ 0.11,0.33],[ 0.88,1.1,1.32]])

总结

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