我怎樣做矢量乘法在批次與Python

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如果d = 4

v = np.array([[1, 2, 3, 4]]) # shape = [1,4]

和做

np.dot(v.T,v)

結果將是

Out[80]: 
array([[ 1, 2, 3, 4], 
     [ 2, 4, 6, 8], 
     [ 3, 6, 9, 12], 
     [ 4, 8, 12, 16]])

現在我有很多vect ORS，他們是在[N，d]

這N個矢量與d尺寸的形狀

我怎樣才能獲得結果的最有效的方式

PS：其結果將是一個numpy.ndarray的形狀[N，D，D]

來源

2017-08-15 tring zhang

你可以舉一個'[[1,2]，[1，2]]'輸出結果的例子嗎？ –

array（[[[1,2]，[2，4]]，[[4,2]，[2,1]]）） –

'np.einsum'和'np.matmul'可以處理這個問題。其實這是外部產品，所以你不需要這些。廣播可以處理它。 – hpaulj

In [758]: v = np.array([[1, 2, 3, 4]]) 
In [759]: v2 = np.vstack([v,v]) 
In [760]: v2.shape 
Out[760]: (2, 4) 
In [761]: v2[:,None,:]*v2[:,:,None] 
Out[761]: 
array([[[ 1, 2, 3, 4], 
     [ 2, 4, 6, 8], 
     [ 3, 6, 9, 12], 
     [ 4, 8, 12, 16]], 

     [[ 1, 2, 3, 4], 
     [ 2, 4, 6, 8], 
     [ 3, 6, 9, 12], 
     [ 4, 8, 12, 16]]]) 
In [762]: _.shape 
Out[762]: (2, 4, 4)

我使用廣播來構造外部產品。

覈對您的評論例如

In [763]: x2= np.array([[1, 2], [1, 2]]) 
In [764]: x2[:,None,:]*x2[:,:,None] 
Out[764]: 
array([[[1, 2], 
     [2, 4]], 

     [[1, 2], 
     [2, 4]]])

你想：

In [765]: np.array([[[1, 2], [2, 4]],[[4, 2],[2, 1]]]) 
Out[765]: 
array([[[1, 2], 
     [2, 4]], 

     [[4, 2], 
     [2, 1]]])

的數字是有，但第二面翻轉。那真的是你想要的嗎？顯然，維度映射的方式有些不明確。如果這真的是你想要的，請解釋你將如何迭代。

einsum隨着該外產物是

In [770]: np.einsum('ij,ik->ijk', x2,x2) 
Out[770]: 
array([[[1, 2], 
     [2, 4]], 

     [[1, 2], 
     [2, 4]]])

隨着matmul表達式爲：v2[:,:,None]@v2[:,None,:]。

來源

2017-08-15 16:25:59 hpaulj

感謝兄弟，這正是我需要的。 –

我怎樣做矢量乘法在批次與Python

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