Question

我正在进行Python和NumPy的第一次真正的尝试，以进行一些图像处理。我将图像加载为3维NumPy数组，其中轴0表示图像带，而轴1和2表示像素的列和行。由此，我需要采用代表每个像素的3x1矩阵并执行一些操作，从而生成另一个3x1矩阵，用于构建结果图像。

我的第一种方法（简化和随机数据）如下所示：

import numpy as np
import random

factor = np.random.rand(3,3)
input = np.random.rand(3,100,100)
results = np.zeros((3,100,100))

for x in range(100):
    for y in range(100):
        results[:,x,y] = np.dot(factor,input[:,x,y])

但这让我感到不雅和低效。有没有办法在元素方面做到这一点，例如：

results = np.dot(factor,input,ElementWiseOnAxis0)

在尝试找到这个问题的解决方案时，我遇到了this问题，这显然非常相似。但是，提交人无法解决问题令他们满意。我希望自2012年以来某些事情发生了变化，或者我的问题与他们的问题完全不同，以使其更容易解决。

Answer 1

Numpy数组默认使用逐元素乘法。查看numpy.einsum和numpy.tensordot。我认为你正在寻找的是这样的：

results = np.einsum('ij,jkl->ikl',factor,input)

NumPy中的元素矩阵乘法

1 个答案: