在两个 ndarray 上运行的 Numpy 函数答案

【问题标题】：Numpy function operating on two ndarrays在两个 ndarray 上运行的 Numpy 函数
【发布时间】：2019-09-14 00:32:23
【问题描述】：

给定两个 ndarrays a = np.asarray([[0,1,2],[3,4,5]]) 和 b = np.asarray([[6,7,8],[9,10,11]])我想写一个迭代 a 和 b 的函数，这样

考虑[0,1,2]和[6,7,8]
考虑 [3,4,5] 和 [9,10,11]

一个例子是一个函数，它需要

[0,1,2]和[6,7,8]作为输入输出0*6+1*7+2*8 = 23
[3,4,5] 和 [9,10,11] 作为输入输出 3*9+4*10+5*11 = 122

-> (23,122)

有没有办法在 numpy 中有效地做到这一点？我的想法是压缩两个数组，但是效率不高。

编辑：我正在寻找一种方法来应用可自定义的函数myfunc(x,y)。在前面的例子中，myfunc(x,y) 对应于乘法。

【问题讨论】：

做 hadamard 产品然后沿axis=1求和：np.sum(a*b,axis=1)

标签： python numpy

【解决方案1】：

c = a * b 
sum1 = c[0].sum()
sum2 = c[1].sum()

如果你想要算法方式（自定义函数）

a = np.asarray([[0,1,2],[3,4,5]])
b = np.asarray([[6,7,8],[9,10,11]])


for i in range(a.shape[0]) : 
  s = 0
  for j in range(a.shape[1]) :
    s = s + a[i][j]*b[i][j]
  print(s)

【讨论】：

【解决方案2】：

将 numpy 导入为 np a = np.asarray([[0,1,2],[3,4,5]]) b = np.asarray([[6,7,8],[9,10,11]]) c = a*b 打印（总和（c[0]），总和（c1））答案->23,122

【讨论】：

【解决方案3】：

不需要同时使用 zip 数组，您需要了解 numpy 包帮助您很好地使用矩阵。所以你需要矩阵的基本知识，我建议你从这个链接学习http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/，来自斯坦福大学的cs231n。这是一个可以解决你问题的函数：

 import numpy as np
 def interates(matrix_a, matrix_b):
    product = matrix_a*matrix_b
    return (np.sum(product,1))

值积包含一个新矩阵，matrix_a和matrix_b形状相同，其中每个元素都是matrix_a[i][j] * matrix_b[i][j]的结果，i和j从0到matrix_a.shape[0]和matrix_a.shape[1]。

现在看看你的例子

a = np.asarray([[0,1,2],[3,4,5]])
b = np.asarray([[6,7,8],[9,10,11]])
result = interates(a,b)

打印结果

>> print(result)
>> [23 122]

如果你想要一个元组

>> result = tuple(result)
>> print(result)
>> (23, 122)

【讨论】：