这段代码的结果对我来说毫无意义：
a = np.zeros((2, 2))
b = np.bmat([[a, a], [a, a]])
print(b.shape, b.dot(np.zeros(4)).shape)
一个形状为“cc>”的矩阵如何在其最后轴上做和积返回形状矩阵“cc>”？
最佳答案
bmat返回一个numpy.matrix实例，因为在那些不应该使用的东西中，它们会导致各种奇怪的不兼容。numpy.matrix总是试图至少保留两个维度，因此b.dot(np.zeros(4))是二维的，而不是一维的。
制作一个numpy.array：
b = np.bmat([[a, a], [a, a]]).A
# ^
或者从1.13年起，
b = np.block([[a, a], [a, a]])
关于python - numpy块矩阵如何工作？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43176131/