python - 将矩阵数组乘以向量

Question

我有一个矩阵数组，我想乘以一个向量（因此矩阵中的第一个数组应该乘以向量中的第一个值，等等）。

import numpy as np

# Three matrices/double arrays                                              
a = np.array([[1,2], [3, 4]])
b = np.array([[2,3], [4, 5]])
c = np.array([[3,4], [5, 6]])

# An array of matrices                                                      
d = np.array([a, b, c])

# A vector                                                                  
e = np.array([1,2,3])

# Multiply every matrix by the corresponding value in the vector            
f = [ d[i] * e[i] for i in range(len(e)) ]

# Somewhat to my surpise however, this doesn't work                         
g = d * e # <-- Doesn't work

# Nor does                                                                  
h = e * d # <-- Doesn't work

所以列表理解有效，但我怀疑这是否是最有效的做事方式。

我是否忽略了一些非常简单的事情？

Answer 1

您需要对齐轴：

f = d * e[:,np.newaxis,np.newaxis]

d.shape
(3, 2, 2)
e.shape
(3,)
e[:,np.newaxis,np.newaxis].shape
(3, 1, 1)

另一种方法是制作d' 形状 (2,2,3)，然后e(with shape (3,)) 可以广播到d' 形状。

你真正想要的是更多地了解广播。

编辑：

至于你的第二个问题，就地乘法：

d *= e[:,np.newaxis,np.newaxis]

不创建副本。