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我有一个 3 维数据集，我试图通过以下方式操作。

data.shape = (643, 2890, 10)
vector.shape = (643,)

我希望 numpy 将数据视为 2890x10 矩阵的 643 长度一维数组，并计算数据和向量之间的点积（和积？）。我可以通过循环来做到这一点，但真的很想找到一种使用原语来做到这一点的方法（这将在并行节点上运行多次）。

等效循环（我相信）：

a = numpy.zeros ((2890, 10))
for i in range (643):
   a += vector[i]*data[i]

非常感谢！对不起，如果这是一个转发，我已经搜索了很多地方，最后创建了一个帐户来问你们。

   a = numpy.array ([[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]], [[3,3,3,3],[4,4,4,4],[5,5,5,5]]])
   b = numpy.array ([10,20])
# Thus, 
   a.shape = (2,3,4)
   b.shape = (2,)
# Want an operation . such that:
   a . b = [[10,10,10,10],[20,20,20,20],[30,30,30,30]] + [[60,60,60,60],[80,80,80,80],[100,100,100,100]]
         = [[70,70,70,70],[100,100,100,100],[130,130,130,130]]
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2 回答 2

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如果您的 NumPy 足够新（1.6 或更高版本），您可以使用numpy.einsum：

result = np.einsum('ijk,i -> jk', data, vector)

In [36]: data = np.array ([[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]], [[3,3,3,3],[4,4,4,4],[5,5,5,5]]])

In [37]: vector = np.array ([10,20])

In [38]: np.einsum('ijk,i -> jk', data, vector)
Out[38]: 
array([[ 70,  70,  70,  70],
       [100, 100, 100, 100],
       [130, 130, 130, 130]])

或者，如果没有np.einsum，您可以添加额外的轴vector并利用广播来执行乘法：

In [64]: (data * vector[:,None,None]).sum(axis=0)
Out[64]: 
array([[ 70,  70,  70,  70],
       [100, 100, 100, 100],
       [130, 130, 130, 130]])
于 2013-05-23T01:10:38.427 回答
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上一个答案使用了正确的 numpy 函数，但是它没有给出所要求的结果。

它应该是：

np.einsum('i, ijk -> ijk', vector, data)
于 2019-12-17T09:46:36.343 回答