我用numpy计算矩阵乘法都能挂掉也真的是醉了？

Question

程序是用在最小二乘法计算上面的，出错点是numpy的矩阵乘法

出错位置是这样的

A=numpy.mat(X.transpose()) * numpy.mat(X)

通过调试运行得到的X的值如下

matrix([[ 1.,  1., 10.], 
        [ 1.,  2.,  4.], 
        [ 1.,  3.,  6.], 
        [ 1.,  4.,  8.], 
        [ 1.,  5.,  2.]])

然后在命令行里面运行的时候就这一个出错，啥也没报就直接跳出。

>>> import numpy
>>> a=numpy.arange(15).reshape((5,3))
>>> a
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [12, 13, 14]])
>>> numpy.mat(a.transpose())*numpy.mat(a)
matrix([[270, 300, 330],
        [300, 335, 370],
        [330, 370, 410]])
>>> a=numpy.matrix([[ 1.,  1., 10.], 
...         [ 1.,  2.,  4.], 
...         [ 1.,  3.,  6.],
...         [ 1.,  4.,  8.], 
...         [ 1.,  5.,  2.]])
>>> a
matrix([[ 1.,  1., 10.],
        [ 1.,  2.,  4.],
        [ 1.,  3.,  6.],
        [ 1.,  4.,  8.],
        [ 1.,  5.,  2.]])
>>> numpy.mat(a.transpose())*numpy.mat(a)
PS E:\测试> 

所以是怎么回事

Answer 1

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根据您提供的信息，问题很可能出在矩阵的维度不匹配上。在最小二乘法中，通常需要进行矩阵乘法操作，确保输入矩阵的形状是正确的非常重要。在您提供的两个案例中，第一个案例中X的形状是(5,3)，第二个案例中a的形状也是(5,3)。但是，在您的代码中，尝试进行矩阵乘法的操作是X.transpose() * X，这样的操作会导致维度不匹配的错误。 为了解决这个问题，您可以尝试对X进行转置操作，并确保两个矩阵的形状匹配以进行矩阵乘法。如果您的目标是计算协方差矩阵或者其他矩阵运算，可以使用numpy中的相关函数来实现。 以下是一个示例代码，演示了如何正确进行矩阵乘法操作：

import numpy as np
X = np.array([[1., 1., 10.], [1., 2., 4.], [1., 3., 6.], [1., 4., 8.], [1., 5., 2.]])
result = np.matmul(X.T, X) # 使用numpy中的matmul函数进行矩阵乘法
print(result)

在这个示例中，我们使用了numpy中的matmul函数对转置后的矩阵X进行乘法操作，确保了矩阵的维度匹配，避免了出错。希望这个解答能够帮助您解决问题。如果还有任何疑问，请随时提出。