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有人可以解释一下广播(省略号)如何在 numpy.einsum() 函数中工作吗?

一些示例来说明如何以及何时可以使用它将不胜感激。

我检查了以下官方文档页面,但只有 2 个示例,我似乎无法理解如何解释和使用它。

http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.einsum.html

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省略号是粗略表示“所有未明确提及的剩余轴”的简写。例如,假设您有一个形状数组 (2,3,4,5,6,6):

import numpy as np
arr = np.random.random((2,3,4,5,6,6))

并且您希望沿其最后两个轴进行跟踪:

result = np.einsum('ijklmm->ijklm', arr)
result.shape
# (2, 3, 4, 5, 6)

一种等效的方法是

result2 = np.einsum('...mm->...m', arr)
assert np.allclose(result, result2)

省略号提供了一个简写符号,意思是(在这种情况下)“和左边的所有轴”。的...立场ijkl

不必明确表示的一件好事是

np.einsum('...mm->...m', arr)

对任意维数 >= 2 的数组同样适用(只要最后两个长度相等),而

np.einsum('ijklmm->ijklm', arr)

仅在arr恰好有 6 个维度时才有效。


当椭圆出现在中间时,它是“所有未明确提及的中间轴”的简写。例如,下面,np.einsum('ijklmi->ijklm', arr) 等价于np.einsum('i...i->i...', arr)。这里...代表jklm

arr = np.random.random((6,2,3,4,5,6))
result = np.einsum('ijklmi->ijklm', arr)
result2 = np.einsum('i...i->i...', arr)
assert np.allclose(result, result2)
于 2016-06-08T23:28:51.283 回答