numpy：将矩阵与3d张量相乘—建议
我有一个矩阵P与形状MxN和三维张量T与形状KxNxR。我想P与中的每个NxR矩阵相乘T，得到KxMxR3d张量。
P.dot(T).transpose(1,0,2)给出期望的结果。对于这个问题是否有 更好的
解决方案（即摆脱transpose）？这必须是相当常见的操作，因此我认为其他人已经找到了不同的方法，例如使用tensordot（我尝试过但未能获得期望的结果）。意见/观点将不胜感激！
问题答案：
scipy.tensordot(P, T, axes=[1,1]).swapaxes(0,1)
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主要内容：逐元素矩阵乘法,矩阵乘积运算,矩阵点积矩阵乘法是将两个矩阵作为输入值，并将 A 矩阵的行与 B 矩阵的列对应位置相乘再相加，从而生成一个新矩阵，如下图所示： 注意：必须确保第一个矩阵中的行数等于第二个矩阵中的列数，否则不能进行矩阵乘法运算。 图1：矩阵乘法 矩阵乘法运算被称为向量化操作，向量化的主要目的是减少使用的 for 循环次数或者根本不使用。这样做的目的是为了加速程序的计算。 下面介绍 NumPy 提供的三种矩阵乘法，从而进一步
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本文向大家介绍在Python中使用Numpy将两个矩阵相乘，包括了在Python中使用Numpy将两个矩阵相乘的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在本教程中，我们将学习如何使用Python中的NumPy库将两个矩阵相乘。使用NumPy库很简单。 它有一个称为点的矩阵乘法方法。您可以使用以下命令安装NumPy库。 让我们看看程序中涉及的步骤。 导入NumPy库。 初始化矩阵。 将矩阵与nump
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问题内容： 我有2个形状（5,1）的numpy数组，说：a = [1,2,3,4,5] b = [2,4,2,3,6] 我如何制作一个矩阵，将每个第i个元素与每个第j个元素相乘？喜欢： 不使用forloops？我可以使用重塑，缩小或乘法的任何组合吗？ 现在，我沿着行和列创建每个数组的aa * b拼接，然后将元素明智地相乘，但是在我看来，肯定有一种更简单的方法。 问题答案： 使用numpy.oute
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在R中，我可以在矩阵和（共形）向量之间进行分段乘法，例如： 矩阵的每一行都与相应的向量元素相乘。我也可以对维度大于2的数组做同样的事情： 同样，每一行都与相应的向量元素相乘。我能为3d阵列和2d矩阵做类似的事情吗？我只想让数组中的每个子矩阵都按元素乘以一个矩阵。
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我最近使用了Python 3.5，注意到新的矩阵乘法运算符(@)有时与numpy点运算符的行为不同。例如，对于3D数组：
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在使用numpy的python中，假设我有两个矩阵： 稀疏矩阵 密集的x*y矩阵 现在我想做，它将返回一个密集的矩阵。 但是，我只关心中非零的单元格，这意味着如果我这样做了，对我的应用程序不会有任何影响 <代码>S\u=S*S\u 显然，这将是对操作的浪费，因为我想把在