我计划向同事教授np.einsum，希望展示如何将它简化为乘法和求和。
所以，我没有使用数字数据，而是使用字母表字符。在阵列中。
说，我们有A（2X2）为[[＆＃39; a＆＃39;，＆＃39; b＆＃39;]，[＆＃39; c＆＃39;，＆＃39; d＆＃39 ;]]和B（2X1）为[[＆＃39; e＆＃39;]，[＆＃39; f＆＃39;]]
我们可以使用einsum创建一个矩阵C，比如：np.einsum('ab , bc -> ac', A, B)。
我希望看到的是：它返回计算图：类似于：a * c + ...等等。
当然，np.einsum期望数字数据，如果给出上述代码，则会出错。
答案 0 :(得分：1)
tensordot有一个使用字符串作为其中一个数组的示例，利用了'a'*3 => 'aaa'这一事实。但是einsum无法对字符串做任何事情（编译代码问题）。
前段时间我写过一篇纯粹的蟒蛇作品，它解析了＆＃39; ij，jk-＆gt;＆＃39; string，并设置适当的乘积和计算。这包括额外的调试输出。这可以作为您任务的起点。
https://github.com/hpaulj/numpy-einsum
最新的einsum做了一些优化，并提供了一些调试帮助。 np.einsum_path提供了有关该内容的更多信息。
答案 1 :(得分：0)
首先，为什么你需要B为2-Dim？为什么不只是np.einsum('ab , b -> a', A, B)？
现在的实际问题：
它并不完全是您想要的，但通过对A和B使用智能选项，您可以使其可见。例如A = [[1,10],[100,1000]]和B = [1,2]，np.einsum('ab , b -> a', A, B) = [21,2100]，sum(replicate(Var1, 10^((Var2 * runif(1, 0, 1)) + Var3)))
，而且发生的事情非常明显。
更多通用版本有点复杂（但希望不是必需的）。这个想法是使用素数的不同潜力（特别有用的是2和5，因为它们与dezimal系统中易于编号的数字对齐）。如果你想要超过一个维数，你可以考虑采用素数（2,3,5,7等），然后将结果转换为另一个数字系统。 如果你超过两个dims - ＆gt; 30-ary系统 3个调光（2,3,5,7） - > 210-ary系统