有沒有一種更加矢量化的方式來沿軸執行numpy.outer？

Question

>>> x = np.array([['a0', 'a1'],['b0','b1']]) 
>>> y = np.array([['x0', 'x1'],['y0','y1']]) 
>>> iterable = [np.outer(x[i],y[i]) for i in xrange(x.shape[0])] 
>>> elbareti = np.asarray(iterable) 
>>> elbareti 
array([[[ 'a0'*'x0', 'a0'*'x1' ], 
     [ 'a1'*'x0', 'a1'*'x1' ]], 

     [[ 'b0'*'y0', 'b0'*'y1' ], 
     [ 'b1'*'y0', 'b1'*'y1' ]]]) 

因爲我打算使用大型數組，所以有更像numpy的版本嗎？我覺得答案在我的鼻子下，我認爲它與reduce有關，但numpy的版本只適用於ufunc s，而不是函數。即使提示將不勝感激。

在此先感謝。

Answer 1

這是你在找什麼？

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

x[:,:,np.newaxis] * y[:,np.newaxis,:] 

array([[[ 5, 6], 
     [10, 12]], 

     [[21, 24], 
     [28, 32]]]) 

編輯：

順便說一句，這是送花兒給人有用看落實。有助於理解「魔術」。 np.outer看起來像這樣：

return a.ravel()[:,newaxis]*b.ravel()[newaxis,:] 

從這裏，很容易。

而且，在你的問題，你有：

[np.outer(x[i],y[i]) for i in xrange(x.shape[0])] 

更好的寫法如下：

[np.outer(xx,yy) for xx,yy in izip(x,y)]