python - numpy:跨数组广播矩阵乘法

Question

我有一个 3xN 数组，概念上是一个 N 3 向量数组，我想构建 矩阵将给定的 3x3 矩阵与 大批。有没有一种以矢量化方式执行此操作的好方法？

目前，我的问题是3xN，但将来我可能需要考虑3xNxM(或更多)。

循环方法

U=numpy.rand( [3,24] )

R=numpy.eye(3) # placeholder

for i in xrange( U.shape[1]):
    U[:,i]=numpy.dot( R, U[:,i] )

Answer 1

使用 np.einsum 函数你甚至可以解决多维问题:

U = np.random.rand(3,24,5) 
R = np.eye(3,3)
result = np.einsum( "ijk,il", U,R )

表示法有点棘手:首先给出的字符串表示数组维度的索引；所以对于 U 来说，索引 ijk 是每个维度的运行索引。它遵循爱因斯坦求和约定，因此字符串中具有相同字母的索引将被求和。有关详细信息，请阅读 ScipyDocs .我敢肯定在你的情况下 dot 更快，因为开销更少并且它可能会使用一些 blas 例程，但是正如你所说你想要扩展到更多维度这可能是要走的路。