Question

假设我们有两个矩阵a = [[1,2] [3,4]]，b = [[5,6] [7,8]]（在我的例子中它们非常大）。使用numpy.dot（a，b），我们可以得到res = [[19,22]，[43,50]]的结果。如果在结果中，我们只需要部分元素，即[[19，NA]，[NA，50]]，我们不关心22或43.我怎么能实现这样的numpy dot产品知道哪个我想要的结果矩阵的一部分（在我的例子中它是mask = [[1,0] [0,1]]）？

实际结果掩码是随机csr_matrix。

通常，我们有两个大矩阵A（大小：M x N）和B（大小：N x P）。在numpy.dot（）结果中，我们只关心掩码M中的1个元素（大小：M x P）。因此，我们希望通过跳过掩码中的那些元素来提高性能。

Answer 1

使用numpy masked arrays，然后使用通常的numpy dot产品：

import numpy.ma as ma
a = ma.array([[1, 2],[3, 4]], mask=[[0,1],[1,0]])
b = ma.array([[5, 6],[7, 8]], mask=[[0,1],[1,0]])  

np.dot(a,b)


masked_array(data =
 [[19 --]
 [-- 50]],
             mask =
 [[False  True]
 [ True False]],
       fill_value = 999999)

如何计算两个大矩阵的numpy.dot（）乘积而不计算结果矩阵的一部分？

1 个答案: