python C 将numpy.array中的每个元素与numpy.array中的每个元素相乘

发布时间：2023-12-17 04:18:33 所属栏目：Python 来源：DaWei

导读： 鉴于两个numpy.arrays a和b,c = numpy.outer(a,b)
返回二维数组,其中c [i,j] == a [i] * b [j].现在,想象一下有k个维度.
>哪个操作返回维数为k 1的数组c,其中c […,j] == a * b [j]？

鉴于两个numpy.arrays a和b,c = numpy.outer(a,b)

返回二维数组,其中c [i,j] == a [i] * b [j].现在,想象一下有k个维度.

>哪个操作返回维数为k 1的数组c,其中c […,j] == a * b [j]？

另外,让b具有l维度.

>哪个操作返回维数为k 1的数组c,i1,i2,i3] == a * b [i1,i3]？

解决方法 outer method的NumPy ufuncs以你想要的方式处理多维输入,所以你可以做到 numpy.multiply.outer(a,b)

而不是使用numpy.outer.

这里提出的所有解决方案同样快速;对于小数组,multiply.outer有一个轻微的边缘

生成图像的代码：

import numpy import perfplot def multiply_outer(data): a,b = data return numpy.multiply.outer(a,b) def outer_reshape(data): a,b = data return numpy.outer(a,b).reshape((a.shape + b.shape)) def tensor_dot(data): a,b = data return numpy.tensordot(a,b,0) perfplot.show( setup=lambda n: (numpy.random.rand(n,n),numpy.random.rand(n,n)),kernels=[multiply_outer,outer_reshape,tensor_dot],n_range=[2**k for k in range(7)],logx=True,logy=True,)

（编辑：南阳站长网）

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