快速外部张量乘积
我有两个numpy数组：
x of shape ((d1,...,d_m))
y of shape ((e_1,...e_n))
我想形成外部张量积，即numpy数组
z of shape ((d1,...,d_m,e_1,...,e_n))
这样
z[i_1,...,i_n,i_{n+1}...,i_{m+n}] == x[i_1,...i_m]*y[i_{m+1},...,i_{m+n}]
我必须多次执行上述外部乘法，所以我想尽可能地加快速度。
问题答案：
另一种方法outer是显式扩展尺寸。对于一维数组，这将是
x[:,None]*y # y[None,:] is automatic.
对于10x10的数组，并推广维度扩展，我得到了相同的时间
In [74]: timeit x[[slice(None)]*x.ndim + [None]*y.ndim] * y
10000 loops, best of 3: 53.6 µs per loop
In [75]: timeit np.multiply.outer(x,y)
10000 loops, best of 3: 52.6 µs per loop
这样outer确实可以节省一些编码，但是基本的广播乘法是相同的。
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