numpy的矩陣乘法逐行

我有一個矩陣，像numpy的矩陣乘法逐行

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

，我希望得到一個新的矩陣，其中每個元素是一個行的矩陣產品，本身：

np.array([ 
    np.dot(np.array([a[0]]).T, np.array([a[0]])), 
    np.dot(np.array([a[1]]).T, np.array([a[1]])), 
    np.dot(np.array([a[2]]).T, np.array([a[2]])), 
    np.dot(np.array([a[3]]).T, np.array([a[3]])), 
])

這將是一個4x4矩陣，每個元素都有一個3x3矩陣。之後，我可以總結0軸以獲得新的3x3矩陣。

有沒有更好的方法來實現這一點，除了使用循環？

來源

2017-10-29 JQK

使用NumPy broadcasting保持第一軸線對齊，並且第二個之間進行外產品 -

a[:,:,None]*a[:,None,:] # or a[...,None]*a[:,None]

隨着np.einsum，翻譯過來就是 -

np.einsum('ij,ik->ijk',a,a)

來源

2017-10-29 05:16:19 Divakar

如果你看到我刪除的答案，我在那裏一半！下次我會做對，謝謝你的回答。 :) –

@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ是的，你很近！ :) – Divakar

非常感謝！我試過了，這正是我想要的。永遠不要想象廣播可以這樣完成。 – JQK

我可能失去了一些東西，但不是這只是矩陣乘法？

>>> a.T @ a 
array([[30, 40, 50], 
     [40, 54, 68], 
     [50, 68, 86]]) 

>>> np.sum(np.array([ 
     np.dot(np.array([a[0]]).T, np.array([a[0]])), 
     np.dot(np.array([a[1]]).T, np.array([a[1]])), 
     np.dot(np.array([a[2]]).T, np.array([a[2]])), 
     np.dot(np.array([a[3]]).T, np.array([a[3]])), 
    ]), axis=0) 
array([[30, 40, 50], 
     [40, 54, 68], 
     [50, 68, 86]])

來源

2017-10-29 14:12:07 percusse

嗨percusse，感謝您的評論，但不，他們是不一樣的。我正在計算類似[1,2,3]的東西.T * [1,2,3] = [[1,2,3]，[2,4,6]，[3,6,9]]，但是你正在計算的是[1,2,3] * [1，2，3] .T = [14]。 – JQK

@JQK我剛剛複製你的代碼並比較結果。 – percusse

是的，你似乎是正確的，但我沒有時間檢查它..謝謝你的幫助。 – JQK

numpy的矩陣乘法逐行

回答

相關問題