Question

我正拼命寻找与以下numpy.einsum表达式等效的python内置函数：

>>> a = np.array((((1, 2), (3, 4)), ((5, 6), (7, 8))))
>>> a
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[5, 6],
        [7, 8]]])

>>> b = np.array((((9, 10), (11, 12)), ((13, 14), (15, 16))))
>>> b
array([[[ 9, 10],
        [11, 12]],

       [[13, 14],
        [15, 16]]])

>>> np.einsum("abc,abd->dc", a, b)
array([[212, 260],
       [228, 280]])

Answer 1

@AlexRiley评论中的直接翻译是这样的：

(a[...,None,:]*b[...,None]).sum((0,1))

让我们解析规范字符串“ abc，abd-> dc”，然后将术语重命名为x和y，以免它们与索引冲突：

这被读取为结果_dc = ∑ _ab x _abc y _abd

如您所见，索引是从规范字符串中逐字获取的。将结果规范中未出现的指标相加。就是这样。

侧面说明：我们可以做得更好：合并前两个轴，可以将表达式读为numpy使用高度优化的代码路径的矩阵乘积：

b.reshape(-1,b.shape[-1]).T@a.reshape(-1,a.shape[-1])

这是直接翻译的两倍多，也比原始einsum快一点。

numpy.einsum表达式的含义/等效项

1 个答案: