Question

我正在寻找一种矢量化的方法来在NumPy中乘以3个以上的向量。

例如，

X = np.array([1,2,3])
Y = np.array([4,5,6])
Z = np.array([7,8,9])


Multiply([X,Y,Z])

将作为输出产生

np.array([28, 80, 162])

我要乘的向量不必像上面那样单独定义。例如，它可能是矩阵的行（或列），在这种情况下，我想将这种矩阵的所有行（或列）相乘。

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Answer 1

您可以使用ufunc的reduce方法：

>>> np.multiply.reduce((X, Y, Z))                                                                                                                                                                                                                        
array([ 28,  80, 162])

这里发生的是，从功能上看，功能类似的ufunc np.multiply实际上是类numpy.ufunc的实例；所有ufunc都具有four special methods，其中一个是.reduce()，在这种情况下，它会执行您要查找的内容，并从多个相同长度的1d数组中产生1d结果。

默认轴为0；默认为0。如果要沿另一个轴工作，只需指定：

>>> np.multiply.reduce((X, Y, Z), axis=1)                                                                                                                                                                                                                
array([  6, 120, 504])

Answer 2

您可以使用numpy.prod，后者使用multiply.reduce。

>>> np.prod([X, Y, Z], 0)
array([ 28,  80, 162])

>>> np.prod([X, Y, Z], 1)
array([  6, 120, 504])

Answer 3

或者非常简单地使用常用的*表示法：

In [180]: X * Y * Z
Out[180]: array([ 28,  80, 162])

通常，您可以根据需要使用任意数量的数组：

In [181]: X * Y * Z * X * Y * Z
Out[181]: array([  784,  6400, 26244])

如何在NumPy中一次乘以3个以上的向量

3 个答案: