取两个数组之间每个对应行的叉积的最佳方法是什么？例如:
a = 20x3 array
b = 20x3 array
c = 20x3 array = some_cross_function(a, b) where:
c[0] = np.cross(a[0], b[0])
c[1] = np.cross(a[1], b[1])
c[2] = np.cross(a[2], b[2])
...etc...
我知道这可以通过一个简单的 python 循环或使用 numpy 的 apply_along_axis 来完成，但我想知道是否有任何好的方法可以完全在 numpy 的底层 C 代码中完成此操作。我目前使用一个简单的循环，但这是迄今为止我代码中最慢的部分(我的实际数组有数万行长)。
最佳答案
当我意识到我的错误时，我可能不得不在几分钟内删除这个答案，但显而易见的事情不起作用吗？
>>> a = np.random.random((20,3))
>>> b = np.random.random((20,3))
>>> c = np.cross(a,b)
>>> c[0], np.cross(a[0], b[0])
(array([-0.02469147, 0.52341148, -0.65514102]), array([-0.02469147, 0.52341148, -0.65514102]))
>>> c[1], np.cross(a[1], b[1])
(array([-0.0733347 , -0.32691093, 0.40987079]), array([-0.0733347 , -0.32691093, 0.40987079]))
>>> all((c[i] == np.cross(a[i], b[i])).all() for i in range(len(c)))
True
关于Python/Numpy - 两个数组中匹配行的叉积，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15626375/