NumPy中基於元素的矩陣乘法

我正在做我的第一次真正進軍Python和NumPy做一些圖像處理。我有一個圖像加載爲3維NumPy陣列，其中軸0代表圖像帶，而軸1和2代表像素的行和列。由此，我需要採用代表每個像素的3x1矩陣並執行一些操作，這些操作會導致另一個3x1矩陣，這將用於構建結果圖像。NumPy中基於元素的矩陣乘法

我的第一種方法（簡體字，用隨機數據）看起來是這樣的：

import numpy as np 
import random 

factor = np.random.rand(3,3) 
input = np.random.rand(3,100,100) 
results = np.zeros((3,100,100)) 

for x in range(100): 
    for y in range(100): 
     results[:,x,y] = np.dot(factor,input[:,x,y])

但是，這在我看來是不雅的，效率低下。有沒有辦法在元素之FASION要做到這一點，例如：

results = np.dot(factor,input,ElementWiseOnAxis0)

在試圖找到一個解決這個問題我碰到this問題，這顯然是非常相似來了。然而，作者無法解決問題，他們的滿意度。我希望自2012年以來發生了一些變化，或者我的問題與他們的問題有很大的不同，使其更容易解決。

來源

2014-09-18 Joe

Numpy數組默認情況下使用按照元素的乘法。看看numpy.einsum和numpy.tensordot。我認爲你正在尋找的是這樣的：

results = np.einsum('ij,jkl->ikl',factor,input)

來源

2014-09-18 21:11:02 farenorth

這對這些數據完美的作品，應該適應類似的問題，謝謝！ – Joe 2014-09-19 13:28:33

在我的情況下輸入形狀是：（100,100,3）。花了我一段時間來理解它，但可能對其他人有用。在我的情況下，它是： results = np.einsum（'ij，klj-> kli'，factor，input） – Luigolas 2015-05-11 10:47:14

NumPy中基於元素的矩陣乘法

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