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Numpy 2-D和3-D矩阵“行”乘法

童花蜂
2023-03-14
问题内容

我开始学习numpy,并尝试在2维和3维矩阵之间进行一种奇怪的矩阵乘法。我有一个功能可以满足我的需求,但是我很好奇是否有更好的方法可以做到。

让我们考虑一下,我们有一个矩阵(M1)的尺寸为(KxNxN),另一个矩阵为M2(KxNxN)的尺寸。我正在尝试将M1的每(1xN)行与M2的相应(NxN)矩阵相乘。这是我的带有示例矩阵的代码:

a = [[1., 2., 3.],
     [0., 9., 8.]]
a = np.array(a)
b = [[[.5, .5, .5],
      [.5, .5, .5],
      [.5, .5, .5]],
     [[.25, .25, .25],
      [.25, .25, .25],
      [.25, .25, .25]]]
b = np.array(b)

c = [[5., 5., 5., 5., 5.]]
c = np.array(c)
d = [[[.1, .1, .1, .1, .1],
      [.2, .2, .2, .2, .2],
      [.3, .3, .3, .3, .3],
      [.4, .4, .4, .4, .4],
      [.5, .5, .5, .5, .5]]]
d = np.array(d)


def mul(x, y):
    result = []
    for i in range(len(x)):
        result.append(x[i] @ y[i])
    return np.array(result)


print(mul(a, b))
[[3.   3.   3.  ]
 [4.25 4.25 4.25]]
print(mul(c, d))
[[7.5 7.5 7.5 7.5 7.5]]

我认为这很清楚。我敢肯定有更好的方法可以做到这一点,但是到目前为止我还无法提出一种方法。我一直在尝试apply_along_axis和乘法,但是我可能完全偏离了轨道。


问题答案:

您可以使用np.einsum-

np.einsum('ij,ijk->ik',array1,array2)

或使用np.matmul@运算符Python 3.x-

np.matmul(array1[:,None,:],array2)[:,0]
(array1[:,None,:] @ array2)[:,0]


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