Numpy如何用另一个向量分配矩阵列的值？

Question

我试图创建一个空的3x2矩阵，然后将每列替换为随机生成的向量

因此，我尝试运行以下代码：

import numpy as np

A = np.empty(shape=(3,2))

x1 = np.random.rand(3,1)
x2 = np.random.rand(3,1)

A[:,1] = x1
A[:,2] = x2

但是，当我尝试运行代码时，收到以下错误消息：

    A[:,1] = x1

ValueError: could not broadcast input array from shape (3,1) into shape (3)

我如何修复错误

多谢各位

Answer 1

• A的大小为3 X 2，即它有3行和2列
• A[:,1]表示A的所有行和第二列。数组在python中索引为0
• A[:,1]是一个列向量，因此可以将大小为3的任何向量指定给它
• np.random.rand(3,1)返回numpy数组（矩阵）或大小3 X 1。但是你想要的是一个向量，即np.random.rand(3)

A = np.empty(shape=(3,2))

x1 = np.random.rand(3)
x2 = np.random.rand(3)

A[:,0] = x1
A[:,1] = x2

Answer 2

这里有几件事不对。首先，您尝试将更高维数组分配给切片：

A[:,0].shape
# (3,)

x1.shape
#(3, 1)

另一方面，您错误地建立了索引，numpy（以及更一般的python）中的索引从位置0开始。因此，考虑到这些方面，您可以指定为：

A = np.empty(shape=(3,2))

x1 = np.random.rand(3,1)
x2 = np.random.rand(3,1)

A[:,0] = x1.ravel()
A[:,1] = x2.ravel()

A
array([[0.2331048 , 0.2974727 ],
       [0.6789782 , 0.9680256 ],
       [0.0151457 , 0.05476883]])

或者请注意np.random.rand可以生成多维数组：

np.random.rand(3,2)
array([[0.10108146, 0.14859229],
       [0.55174044, 0.7399697 ],
       [0.38104021, 0.32287851]])
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