在numpy中，用一維數組乘以三維數組的第二維的最快方法是什麼？

Question

你有一個形狀數組（a，b，c），並且你想通過一個形狀數組（b）乘以第二個維數

for循環可以工作，但是有沒有更好的方法？

Ex。

A = np.array(shape=(a,b,c)) 
B = np.array(shape=(b)) 

for i in B.shape[0]: 
    A[:,i,:]=A[:,i,:]*B[i] 

Answer 1

使用​​3210：

A*B[:,np.newaxis] 

例如：

In [47]: A=np.arange(24).reshape(2,3,4) 

In [48]: B=np.arange(3) 

In [49]: A*B[:,np.newaxis] 
Out[49]: 
array([[[ 0, 0, 0, 0], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [16, 18, 20, 22]], 

     [[ 0, 0, 0, 0], 
     [16, 17, 18, 19], 
     [40, 42, 44, 46]]]) 

B[:,np.newaxis]具有形狀（3,1）。廣播在左側添加新的軸， ，因此廣播成形（1,3,1）。廣播也沿着長度爲1的軸重複這些項目。因此，當乘以A時，它將被進一步廣播成形（2,3,4）。這匹配A的形狀。像以前一樣，乘法運算繼續按照元素進行。