向量阵列和矩阵阵列之间的成对乘积

Question

我有一个二维阵列A，我在这里代表[v_1, v_2, v_3, ..., v_n]。

我有一个三维张量B，我在这里代表[m_1, m_2, m_3, ...n m_n]。

A.type = numpy.ndarray 

A.shape = (300, 4) 

B.type = numpy.ndarray 

B.shape = (300, 4, 2) 

我想要得到的一维数组C = A*B这样C = [u_1, u_2, u_3, ..., u_n]其中u_i = np.dot(v_i, m_i)

我怎样才能做到这一点没有遍历1到n和使用numpy.tensordot()超过A和B？

Answer 1

您可以使用np.einsum函数来做到这一点。这可以让你给出一个字母（索引）给你提供的数组的每个维度作为一个字符串，并使用爱因斯坦和符号来处理。所以在你的情况下我会这样说：

np.einsum("ik,ikl->il", A,B) 

所以在这种情况下，我的名字A I，K的尺寸 - > 300,4和B的尺寸必须是I，K还有其他的东西l - > 300,4,2然后用箭头指定你想要出的尺寸。如果您在箭头后没有提供字母（索引），则该维度将被累加。所以如果你完成了“ik，ikl-> l”，那么它将在300维度上进行总结。