python - 两个数组中相应列表的外积之和 - NumPy

Question

我试图找到 numpy 矩阵运算以获得与以下 for 循环代码相同的结果。我相信它会快得多，但我缺少一些 python 技能来做到这一点。

它逐行工作，x 行的每个值乘以 e 中同一行的每个值，然后求和。

结果的第一项将是 (2*0+2*1+2*​​4+2*2+2*3)+(0*0+...)+...+(1*0 +1*1+1*4+1*2+1*3)=30

任何想法将不胜感激:)。

e = np.array([[0,1,4,2,3],[2,0,2,3,0,1]])
x = np.array([[2,0,0,0,1],[0,3,0,0,4,0]])
result = np.zeros(len(x))
for key, j in enumerate(x):
    for jj in j:
        for i in e[key]:
            result[key] += jj*i
>>> result
Out[1]: array([ 30.,  56.])

Answer 1

那些是参差不齐的数组，因为它们有不同长度的列表。因此，即使可能，完全矢量化的方法也不是直截了当的。这是一个使用 np.einsum 的循环理解-

[np.einsum('i,j->',x[n],e[n]) for n in range(len(x))]

sample 运行-

In [381]: x
Out[381]: array([[2, 0, 0, 0, 1], [0, 3, 0, 0, 4, 0]], dtype=object)

In [382]: e
Out[382]: array([[0, 1, 4, 2, 3], [2, 0, 2, 3, 0, 1]], dtype=object)

In [383]: [np.einsum('i,j->',x[n],e[n]) for n in range(len(x))]
Out[383]: [30, 56]

如果您仍然坚持完全矢量化的方法，您可以制作一个常规数组，其中较小的列表被填充为零。同样，这里有一个 post其中列出了一种基于 NumPy 的方法来进行填充。

曾经，我们有规则形状的数组作为 x 和 e，最终结果将是简单的 -

np.einsum('ik,il->i',x,e)