多個陣列tensordot

我有一個像np.arrays的名單：多個陣列tensordot

l = [array([0.2,0.3,0.5]),array([0.7,0.3])]

我需要得到外部產品：

array([[0.14, 0.06], 
     [0.21, 0.09], 
     [0.35, 0.15]])

一般方式

：

array([[l[0][0] * l[1][0], l[0][0] * l[1][1]], 
     [l[0][1] * l[1][0], l[0][1] * l[1][1]], 
     [l[0][2] * l[1][0], l[0][2] * l[1][1]]])

但是對於任何長度的l（> = 2），所以當len（l）== 4時，我會得到4維數組。

我目前的做法是使用tensordot for循環：

product = np.tensordot(l[0], l[1], 0) 
for i in range(2, len(l)): 
    product = np.tensordot(product, l[i], 0)

但我已經習慣了，在Python代碼看起來更好。有誰想法如何做更好更快的解決方案？

的動機是，我需要逐元素的總和乘以兩個數組：

result = np.sum(arr * product)

其中arr.shape == product.shape。也許你，聰明的人，也可以改善它。

來源

2013-04-26 Artimi

也許更簡潔是：

reduce(lambda x, y: tensordot(x, y, 0), l)

來源

2013-04-26 21:07:40 YXD

如果您要立即命名lambda函數，爲什麼要使它成爲lambda？唯一真正的優勢是內聯它的能力。 – DSM 2013-04-26 21:15:38

是的 - 出於某種原因，我開始寫作思考一個班輪將是太長，不可見。編輯。 – YXD 2013-04-26 21:19:45

我沒有這樣想過，謝謝。我可能會用這個，它絕對漂亮，速度一樣。 – Artimi 2013-04-26 21:27:47

numpy的有一個名爲broadcasting一個偉大的事情，它通過陣列迭代。所以如果你有一個x乘以1的數組並乘以一個y爲1的數組，你將得到一個x乘y的數組。像矩陣一樣工作。所以我打算只用兩行來做你想做的一切：

result = np.array((l[0])).reshape((1,len(l[0])))# resizing the first column to make it a 3 by 1 so that numpy broadcasting will work. 
print result * l[1] # broadcasting the 3 by 1 by a 1 by 2 to result in your 3 by 2

那你有它！快捷方便！爲了您的方便，我將在下面放置整個代碼：

import numpy as np 
l = [([0.2,0.3,0.5]),([0.7,0.3])] 
result = np.array((l[0])).reshape((len(l[0]),1)) 
print result * l[1] 
>>>>aray([[ 0.14 0.06] 
[ 0.21 0.09] 
[ 0.35 0.15]])

來源

2013-04-27 12:38:14

我認爲OP已經知道'outer'或'tensordot'可以很容易地處理長度爲2的情況，並且正在尋找一種更簡潔的方式來處理'l'具有任意長度的情況。 – DSM 2013-04-27 12:47:43

帝斯曼是正確的。對不起，如果我寫混淆的方式，但len（l）== 2只是例子。我需要它，就像對任意長度所說的那樣。 – Artimi 2013-04-27 19:28:21

多個陣列tensordot

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