Row.T *矩陣的行點積

我在尋找一種更快，也可能更精確的方式來計算以下內容：
我有一個矩陣A，我想計算A的行方向點積。赫比我要計算A _我 .T * A _我，其中指數i表示矩陣A的第i行Row.T *矩陣的行點積

import numpy as np 
A=np.arange(40).reshape(20,2) 
sol=[np.dot(A[ii,:].reshape(1,2).T,A[ii,:].reshape(1,2)) for ii in range(20)]

這導致形狀的矩陣np.shape(sol) #=(20,2,2)
我已經有了一看在np.einsum，但不能使它工作到目前爲止。
如果只存在解決方案，其中所有20個2×2矩陣相加，這也沒關係，因爲我無論如何要總結一下到底:)

感謝

來源

2017-05-08 Koanashi

什麼是必須從輸出的形狀 - '「全部20個2×2矩陣相加」'？ – Divakar

對不起。總和我的意思是對所有20個2x2矩陣求和，得到一個2x2矩陣。在範圍（20）中對ii進行重新塑造（np.sum（np.dot（A [ii，：]。reshape（1,2）.T，A [ii，：]。reshape（1,2））） ]' – Koanashi

請檢查我的帖子中的編輯。另外，你的評論中的代碼是：'sol = [np.sum（...'）不起作用。在發佈之前用你給定的示例驗證代碼是很好的。 – Divakar

使用np.dot -

A.T.dot(A)

使用np.einsum -

np.einsum('ij,ik->jk',A,A)

採樣運行 -

>>> A=np.arange(40).reshape(20,2) 
>>> sol=[np.dot(A[ii,:].reshape(1,2).T,A[ii,:].reshape(1,2)) for ii in range(20)] 
>>> sol = np.array(sol) 
>>> sol.sum(0) 
array([[ 9880, 10260], 
     [10260, 10660]]) 
>>> A.T.dot(A) 
array([[ 9880, 10260], 
     [10260, 10660]]) 
>>> np.einsum('ij,ik->jk',A,A) 
array([[ 9880, 10260], 
     [10260, 10660]])

如果結果必須是20元素的數組，我認爲你需要 -

np.einsum('ij,ik->i',A,A)

來源

2017-05-08 12:56:06 Divakar

非常好，非常感謝。我今天學到了東西:) – Koanashi

Row.T *矩陣的行點積

回答

相關問題