Question

我担心这可能是一个非常愚蠢的问题。但是我找不到解决方案。我想在不使用循环的情况下在python中执行以下操作，因为我正在处理大型数组。有什么建议吗？

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,..., N]) # arbitrary 1d array
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # arbitrary 2d array
c = np.zeros((N,3,3))
c[0,:,:] = a[0]*b
c[1,:,:] = a[1]*b
c[2,:,:] = a[2]*b
c[3,:,:] = ...
...
...
c[N-1,:,:] = a[N-1]*b

Answer 1

为避免Python级循环，您可以使用np.newaxis展开a（或None，这是同一件事）：

>>> a = np.arange(1,5)
>>> b = np.arange(1,10).reshape((3,3))
>>> a[:,None,None]*b
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6],
        [ 7,  8,  9]],

       [[ 2,  4,  6],
        [ 8, 10, 12],
        [14, 16, 18]],

       [[ 3,  6,  9],
        [12, 15, 18],
        [21, 24, 27]],

       [[ 4,  8, 12],
        [16, 20, 24],
        [28, 32, 36]]])

或np.einsum，这在这方面有点过分，但通常很方便，并且非常清楚地表明你想要用坐标发生什么：

>>> c2 = np.einsum('i,jk->ijk', a, b)
>>> np.allclose(c2, a[:,None,None]*b)
True

Answer 2

我的回答仅使用numpy个原语，特别是对于数组乘法（你想要做的是一个名字，它是外部产品）。

由于numpy外部乘法函数的限制，我们必须重新整形结果，但这非常便宜，因为ndarray的数据块不涉及。

% python
Python 2.7.8 (default, Oct 18 2014, 12:50:18) 
[GCC 4.9.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> a = np.array((1,2))
>>> b = np.array([[n*m for m in (1,2,3,4,5,6)] for n in (10,100,1000)])
>>> print b
[[  10   20   30   40   50   60]
 [ 100  200  300  400  500  600]
 [1000 2000 3000 4000 5000 6000]]
>>> print np.outer(a,b)
[[   10    20    30    40    50    60   100   200   300   400   500   600
   1000  2000  3000  4000  5000  6000]
 [   20    40    60    80   100   120   200   400   600   800  1000  1200
   2000  4000  6000  8000 10000 12000]]
>>> print "Almost there!"
Almost there!
>>> print np.outer(a,b).reshape(a.shape[0],b.shape[0], b.shape[1])
[[[   10    20    30    40    50    60]
  [  100   200   300   400   500   600]
  [ 1000  2000  3000  4000  5000  6000]]

 [[   20    40    60    80   100   120]
  [  200   400   600   800  1000  1200]
  [ 2000  4000  6000  8000 10000 12000]]]
>>>

Answer 3

不明白这个乘法..但是这里是一种使用numpy在python中进行矩阵乘法的方法：

import numpy as np
a = np.matrix([1, 2])
b = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
result = a*b
print(result)

>>>result
matrix([7, 10])

如何使1d数组乘以2d数组，得到python的3d数组

3 个答案: