将numpy数组的每一行与矩阵相乘答案

【问题标题】：Multipy each row of numpy array with matrix将numpy数组的每一行与矩阵相乘
【发布时间】：2018-02-19 01:54:12
【问题描述】：

将 np 数组的每一行（axis=2）与矩阵相乘的最 Pythonic 方法是什么。例如，我正在处理读取为形状为 (480, 512, 3) 的 np 数组的图像，我想将每个 img[i,j] 与 3x3 矩阵相乘。我不想为此使用 for 循环。这是我尝试过的，但它给出了一个错误

A = np.array([
        [.412453, .35758, .180423],
        [.212671, .71516, .072169],
        [.019334, .119193, .950227]
    ])
lin_XYZ = lambda x: np.dot(A, x[::-1])
#lin_XYZ = np.vectorize(lin_XYZ)
tmp_img = lin_XYZ(tmp_img[:,:])

File ".\proj1a.py", line 24, in color2luv
tmp_img = lin_XYZ(tmp_img[:,:])
File ".\proj1a.py", line 22, in <lambda>
lin_XYZ = lambda x: np.dot(A, x)

ValueError：形状 (3,3) 和 (480,512,3) 未对齐：3 (dim 1) != 512 (dim 1)

【问题讨论】：

“行”实际上是指轴 = 2 还是轴 = 1？（因为第一个轴，列轴，将是axis = 0？）
看起来你想要的只是x.dot(A) 而不是A.dot(x)。
你可以重塑你的矩阵，比如说，从 MxNx3 到 Ox3，O = M*N，然后将它相乘，然后再次重塑它。
@AGNGazer，请参考：stackoverflow.com/help/be-nice
@AGNGazer 抱歉，我下次会尝试改进，但我不想将 (480,512) 乘以 3x3，我的意思是每个 img[i,j] 都会给出一行包含 3 个元素的行，然后将它与3x3 矩阵相乘，下次@heltonbiker 我会尝试更好地描述问题

标签： python numpy

【解决方案1】：

所以A 是 (3,3) 和 x 是 (480, 512, 3)，而你在大小 3 维度上是什么 dot。 dot(A,B) 要记住的关键是，A 的最后一个暗淡与 B 的第二个到最后一个暗淡。（这就是错误抱怨 3 (dim 1) != 512 (dim 1) 的原因）

x.dot(A)
x.dot(A.T)

会满足这个要求。

A.dot(x.transpose(0,2,1))   #  (3,3) with (480,3,512)

也可以，但结果数组可能需要进一步转置 - 假设您希望 3 排在最后。

您还可以将维度与einsum 或tensordot 配对：

np.einsum('ij,kli->klj', A, x)

x[::-1] 在其第一个维度上翻转 x，即 480 维度。形状保持不变。你想要转置吗？

【讨论】：

谢谢。我正在使用 opencv 读取图像，在 (480,512,3) 中，3 代表色带 - R、G、B 但 opencv 将其读取为 BGR，我需要将其作为 RGB，所以我认为使用 x[::-1] 可以做到这一点。
如果您需要交换色带，那么::-1 是对的。