Question

common/

在矩阵列中添加外部产品的更快方法，其中矩阵为v。因此，当沿着另一个矩阵的列获取外部产品时，更快的方式来添加矩阵？

Answer 1

将matrix-multiplication与其转置版本一起使用 -

v.dot(v.T)

说明：您基本上正在执行v[:,None,:]*v[None,:,:]（如果您在每次迭代时打印外部产品结果并进行研究），然后沿着产品的最后一轴sum-reducing执行。退回并从输入数组的角度来看，我们在v的两个版本之间执行逐元素乘法，这样最后一个轴将保持对齐，最后保持sum-reduced，而剩下的两个轴将 spread_out 作为最终结果的两个轴。 sum-reduction与matrix-multiplication及其转置之间基本相同v。

Answer 2

如果您熟悉爱因斯坦求和符号，<?php $usertype= $_POST['usertype']; $empID= $_POST['id']; $pdo = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=db8', "root", ""); $stmt = $pdo->prepare("UPDATE `table1` SET `UserType`= ? WHERE `ID`= ?"); $stmt->execute([$usertype, $empID]); echo "<form action='' method='post'>"; echo "<p>please type the employee ID</p><input type='number' name='id'>"; echo "<p> Change to: </p><select name='usertype'> <option>Admin</option> <option>Basic User</option> </select>"; echo "<input type='submit' value='submit'>"; ?>可以使可视化变得更容易：

np.einsum

与：

相同

sum_v = np.einsum('ik,jk->ij', v, v)

正如@Divakar所指出的那样，sum_v = np.einsum('ik,kj->ij`, v, v.T)在功能上等同于（并且慢于）np.einsum('ik,kj->ij', ...)

在矩阵列中添加外部产品的更快捷方式

2 个答案: