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python - Numpy Elementwise 乘法，多列

问题描述

我有以下 numpy 代码。我有一个a带有 3d 点的数组 ( ) 和另一个带有权重 ( b) 的数组。我需要将每一行乘以相应行中a的每个权重b。我希望使这段代码更容易理解并消除循环。

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14]])
c = np.zeros((2, 4, 3))

for i, row in enumerate(b):
    for j, col in enumerate(row):
        print('Mult:', a[i, :], '*', col)
        c[i, j, :] = a[i, :] * col

print(c[0, :, :])
print(c[1, :, :])

这是输出。

Mult: [1 2 3] * 7
Mult: [1 2 3] * 8
Mult: [1 2 3] * 9
Mult: [1 2 3] * 10
Mult: [4 5 6] * 11
Mult: [4 5 6] * 12
Mult: [4 5 6] * 13
Mult: [4 5 6] * 14
[[ 7. 14. 21.]
 [ 8. 16. 24.]
 [ 9. 18. 27.]
 [10. 20. 30.]]
[[44. 55. 66.]
 [48. 60. 72.]
 [52. 65. 78.]
 [56. 70. 84.]]

标签： pythonnumpy

解决方案

您可以对矩阵进行不同的整形，然后执行逐元素乘法：

a[:,None,:] * b[:,:,None]

所以如果a是一个m×n -矩阵并且b是一个m×p -矩阵，我们得到一个m×p×n -张量。对于给定的样本数据，我们得到：

>>> a[:,None,:] * b[:,:,None]
array([[[ 7, 14, 21],
        [ 8, 16, 24],
        [ 9, 18, 27],
        [10, 20, 30]],

       [[44, 55, 66],
        [48, 60, 72],
        [52, 65, 78],
        [56, 70, 84]]])

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