如何在numpy中进行类似于dyadics的操作

Question

我有两个二维数组A和B。我想获得一个3-D数组C，它与A和B的关系是：

C_mnl=A_mn*B_ml

我怎样才能在numpy中优雅地做到这一点？

Answer 1

numpy.einsum可以做到这一点：

a = np.arange(6).reshape(3,2)  # a.shape = (3, 2)
b = np.arange(12).reshape(3,4)  # b.shape = (3, 4)

c = np.einsum('mn,ml->mnl', a, b)  # c.shape = (3, 2, 4)

Answer 2

您还可以使用broadcasting -

pack()

<强>解释

1. C = A[...,None]*B[:,None,:] 添加一个新轴作为最后一个轴A[...,None]（相当于np.newaxis）将所有现有尺寸推到前面。因此，这与None相同。
2. 与A[:,:,None]类似，它会在现有维度之间添加新轴。
3. 使用步骤B[:,None,:]和1，我们将输入数组的轴对齐，因此当使用逐元乘法运算时，将导致2形状的所需输出{{ 1}}。