Question

因此，假设我有两个元素为矩阵的numpy ndarrays。对于这两个数组，我需要逐个元素进行乘法，但是，两个矩阵元素之间应该存在矩阵乘法。当然，我可以使用for循环实现此功能，但是我一直在寻求解决此问题而无需使用显式的for循环。我该如何实现？

编辑：此for循环执行我想做的事情。我正在使用python 2.7

n = np.arange(8).reshape(2,2,1,2)
l = np.arange(1,9).reshape(2,2,2,1)
k = np.zeros((2,2))
for i in range(len(n)):
    for j in range(len(n[i])):
        k[i][j] =  np.asscalar(n[i][j].dot(l[i][j]))
print k

Answer 1

假设您的矩阵数组为n+2维数组A和B。您想要实现的只是C = A@B

示例

outer_dims = 2,3,4
inner_dims = 4,5,6

A = np.random.randint(0,10,(*outer_dims, *inner_dims[:2]))
B = np.random.randint(0,10,(*outer_dims, *inner_dims[1:]))

C = A@B

# check
for I in np.ndindex(outer_dims):
    assert (C[I] == A[I]@B[I]).all()

更新：Py2版本；谢谢@ hpaulj，Divakar

A = np.random.randint(0,10, outer_dims + inner_dims[:2])
B = np.random.randint(0,10, outer_dims + inner_dims[1:])

C = np.matmul(A,B)

# check
for I in np.ndindex(outer_dims):
    assert (C[I] == np.matmul(A[I],B[I])).all()

Answer 2

如果我理解正确，则可能可行：

import numpy as np

a = np.array([[1,1],[1,0]])
b = np.array([[3,4],[5,4]])

x = np.array([[a,b],[b,a]])
y = np.array([[a,a],[b,b]])

result = np.array([_x @ _y for _x, _y in zip(x,y)])

使用numpy的逐元素矩阵乘法（Hadamard乘积）

2 个答案: