外部产品并通过矢量操作展平-numpy

Question

我正在使用2维数组m和1维数组v做以下操作：

result = np.array([np.outer(v, m_row).flatten() for m_row in m])

但是，这比numpy的纯矢量运算要慢得多，因为我使用的是列表推导，最后使用np.array。

我可以只用一个操作就可以为矩阵中的每一行做这个outer产品吗？还是至少仅使用矢量运算而不使用循环或列表理解？

Answer 1

扩展暗淡，然后使用broadcasting-

(m[:, None, :]*v[:, None]).reshape(m.shape[0], -1)

或者，用np.einsum-

np.einsum('ij,k->ikj', m, v).reshape(m.shape[0], -1)

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对于形状为m的{​​{1}}和形状为(30, 5)的{​​{1}}：

v