python矩阵和向量乘积_Numpy：将矩阵与向量数组相乘

我很难进入numpy . 我最终想要的是一个由矩阵变换的矢量的简单箭袋图 . 我已经阅读了很多次，只是使用数组作为矩阵，足够公平 . 我有一个x和y坐标的网格

X,Y = np.meshgrid( np.arange(0,10,2),np.arange(0,10,1) )

a = np.array([[1,0],[0,1.1]])

但即使经过谷歌搜索并尝试超过两个小时，我也无法从 a 的矩阵乘法和每个向量中得到结果向量 . 我知道quiver将组件长度作为输入，因此进入quiver函数的结果向量应该类似于x-component的 np.dot(a, [X[i,j], Y[i,j]]) - X[i,j] ，其中i和j迭代范围 .

我当然可以在一个循环中编程，但numpy有很多内置工具来使这些矢量化的东西方便，我相信这是一个更好的方法 .

edit ：好的，这是循环版本 .

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,10))

n=10

X,Y = np.meshgrid( np.arange(-5,5),np.arange(-5,5) )

print("val test", X[5,3])

a = np.array([[0.5,0],[0,1.3]])

U = np.zeros((n,n))

V = np.zeros((n,n))

for i in range(10):

for j in range(10):

product = np.dot(a, [X[i,j], Y[i,j]]) #matrix with vector

U[i,j] = product[0]-X[i,j] # have to substract the position since quiver accepts magnitudes

V[i,j] = product[1]-Y[i,j]

Q = plt.quiver( X,Y, U, V)

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