Question

这样进行乘法的最简洁方法是什么？

# c's are scalars (or arrays like A's in general)
x = np.array([c1, c2, c3])
# A's are NumPy arrays
M = np.array([A1, A2, A3])

获取

x*M = [c1*A1, c2*A2, c3*A3]

c是标量，A是NumPy数值多维数组（比方说，矩阵）。

示例代码：

x = np.array([1,2,3])
A = np.random.rand(2,2)
M = np.array([A,A,A])

Answer 1

如果M是原始数字类型（即不是对象）的numpy数组，为了利用numpy广播，您可以向x添加维度，使其具有与{{1}相同的维数然后，元素乘法应该起作用：

x.reshape((-1,) + (1,)*(M.ndim - 1)) * M

2D案例：

x = np.array([1,2,3])

3D案例：

M = np.arange(12).reshape(3,4)    
x.reshape((-1,) + (1,)*(M.ndim - 1)) * M
#array([[ 0,  1,  2,  3],
#       [ 8, 10, 12, 14],
#       [24, 27, 30, 33]])

Answer 2

product = [x [i] * M [i] for i in range（len（x））]

通过数组数组乘以NumPy标量数组的快速方法

2 个答案: