numpy中两个二维数组的Numpy点积得到3维数组答案

【问题标题】：Numpy Dot Product of two 2-d arrays in numpy to get 3-d arraynumpy中两个二维数组的Numpy点积得到3维数组
【发布时间】：2016-02-14 21:13:28
【问题描述】：

抱歉，标题解释不当。我正在尝试并行化我的部分代码并卡在点积上。我正在寻找一种有效的方法来执行下面的代码，我确信有一个简单的线性代数解决方案，但我非常卡住：

puy = np.arange(8).reshape(2,4)
puy2 = np.arange(12).reshape(3,4)

print puy, '\n'
print puy2.T

zz = np.zeros([4,2,3])

for i in range(4):
    zz[i,:,:] = np.dot(np.array([puy[:,i]]).T,
                np.array([puy2.T[i,:]]))

【问题讨论】：

标签： python numpy dot-product

【解决方案1】：

一种方法是使用np.einsum，它允许您指定要对索引进行的操作：

>>> np.einsum('ik,jk->kij', puy, puy2)
array([[[ 0,  0,  0],
        [ 0, 16, 32]],

       [[ 1,  5,  9],
        [ 5, 25, 45]],

       [[ 4, 12, 20],
        [12, 36, 60]],

       [[ 9, 21, 33],
        [21, 49, 77]]])
>>> np.allclose(np.einsum('ik,jk->kij', puy, puy2), zz)
True

【讨论】：

【解决方案2】：

这是broadcasting 的另一种方式-

(puy[None,...]*puy2[:,None,:]).T

【讨论】：