Question

将np数组的每一行（轴= 2）与矩阵相乘的最pythonic方法是什么。例如，我正在使用读取为np数组形状（480,512,3）的图像，我想将每个img [i，j]与3x3矩阵相乘。我不想为此使用for循环。这是我尝试过的，但它给出了一个错误

A = np.array([
        [.412453, .35758, .180423],
        [.212671, .71516, .072169],
        [.019334, .119193, .950227]
    ])
lin_XYZ = lambda x: np.dot(A, x[::-1])
#lin_XYZ = np.vectorize(lin_XYZ)
tmp_img = lin_XYZ(tmp_img[:,:])

File ".\proj1a.py", line 24, in color2luv
tmp_img = lin_XYZ(tmp_img[:,:])
File ".\proj1a.py", line 22, in <lambda>
lin_XYZ = lambda x: np.dot(A, x)

ValueError：形状（3,3）和（480,512,3）未对齐：3（暗淡1）！= 512（暗淡1）

Answer 1

所以A是（3,3）而x是（480,512,3），而你在尺寸3维度上是dot。使用dot(A,B)时要记住的关键是，A的最后一个D是第二个到最后一个B.（这就是错误抱怨3 (dim 1) != 512 (dim 1)）

x.dot(A)
x.dot(A.T)

会满足这个要求。

A.dot(x.transpose(0,2,1))   #  (3,3) with (480,3,512)

也可以工作，虽然结果数组可能需要进一步转置 - 假设您希望3是最后一个。

您还可以将尺寸与einsum或tensordot：

配对

np.einsum('ij,kli->klj', A, x)

x[::-1]翻转x第一个维度，即480个。形状保持不变。你想要转置吗？

使用矩阵Multipy每行numpy数组

1 个答案: