与多个 numpy 数组的矩阵乘法

Question

将矩阵与 numpy 向量数组相乘的最快方法是什么？我需要将矩阵 A 乘以 1000 个向量列表中的每个向量。使用 for 循环花费的时间太长，所以我想知道是否有办法一次将它们全部相乘？

例子：

arr = [[1,1,1], [1,1,1],[1,1,1]]

A=
[2 2 2]
[2 2 2]

所以我需要为 arr 中的每个 v 乘以 Av。结果：

arr = [[6,6], [6,6], [6,6]]

有没有比以下更快的方法：

new_arr = []
for v in arr:
    sol = np.matmul(A, v)
    new_arr.append(sol)

Answer 1

好像你想要一个点积：

new_arr = np.dot(arr, A.T)

arr 和 A 是 numpy 数组：

arr = np.array([[1,1,1], [1,1,1],[1,1,1]])
A = np.array([[2,2, 2],[2,2,2]])

结果：

array([[6, 6],
       [6, 6],
       [6, 6]])

根据您的编辑，您想要的点积可能是：

new_arr = np.dot(A, arr).T

两者返回相同，但计算不同。