我有 2 个二维数组，其中 1 个轴的维度相同:
a = np.array(np.arange(6).reshape((2,3)))
b = np.array(np.arange(12).reshape((3,4)))
我想将a的每一行与b相乘广播，即
b_r = np.repeat(b[:,:,None], 2, axis=2)
ab = a.T[:,None,:] * b_r
是否可以在避免repeat 的同时进行广播？这个想法是为了避免为 repeat 操作分配不必要的内存。
最佳答案
您可以只输入 b[:,:,None] 而无需重复，如 broadcasting其定义将为您播放。
因此，简单地做 -
ab = a.T[:,None,:]*b[:,:,None]
我们可以通过跳过 a 的尾部 : 并使用 ... 替换 来使其更紧凑: ,: 为 b，像这样 -
ab = a.T[:,None]*b[...,None]
对于 kicks，这里使用 np.einsum ，它的性能会稍差一些，但一旦我们超越了它的字符串表示法，它就会更具表现力 -
ab = np.einsum('ij,jk->jki',a,b)
关于python - 沿 B 广播 A 的每一行，避免 `repeat`，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43605380/