python中矩阵乘以常数_python – 用numpy乘以高阶矩阵

您可以使用np.einsum进行操作,因为它可以非常小心地控制哪些轴相乘,哪些相加：

>>> np.einsum('ijk,ij->ik', ind, dist)

array([[ 0.4, 0.4, 0.4, 0.4],

[ 3. , 3. , 3. , 3. ],

[ 1. , 1. , 1. , 1. ]])

该函数将ind的第一个轴中的条目与dist(下标’i’)的第一个轴中的条目相乘.同一个数组的第二个轴(下标“j”).而不是返回一个3D数组,我们告诉einsum通过从输出下标中省略它来沿轴’j’求和,从而返回一个2D数组.

np.tensordot更难适用于这个问题.它自动求和轴的乘积.但是,我们想要两套产品,但只要求其中之一.

写入np.tensordot(ind,dist,axes = [1,1])(如您所链接的答案)为您计算正确的值,但返回一个具有形状(3,4,3)的3D数组.如果您能负担更大阵列的内存成本,您可以使用：

np.tensordot(ind, dist, axes=[1, 1])[0].T

这给了你正确的结果,但是因为tensordot首先创建一个大于必要的阵列,所以einsum似乎是一个更好的选择.

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