python中的張量點操作

我有兩個數組A=[1,2,3]和B=[[1],[0],[1],[0]]。如何在Python中執行張量點產品的問題。我期待得到：python中的張量點操作

C=[[1,2,3], 
    [0,0,0], 
    [1,2,3], 
    [0,0,0]]

函數np.tensordot（）返回有關數組形狀的錯誤。

這個問題稍加補充。使用正確的numpy陣列

A=[[1,1,1,1], 
    [1,1,1,1], 
    [2,2,2,2], 
    [3,3,3,3]] 

B=[2,1] 

C=[[[2,1],[2,1],[2,1],[2,1]], 
    [[2,1],[2,1],[2,1],[2,1]], 
    [[4,2],[4,2],[4,2],[4,2]], 
    [[6,3],[6,3],[6,3],[6,3]]]

來源

2013-04-30 freude

關於另外：我不知道是什麼的這些點乘法的結果應該是。也許如果你給出了一個更詳細的解釋你想如何計算，我們可以找出方法來使'numpy'爲你做:) – Alfe 2013-04-30 11:56:18

搜索：如何做這樣的操作，如果矩陣的形狀完全不同，就像

>>> array([[1],[2],[3]]).dot(array([[1,0,1,0]])) 
array([[1, 0, 1, 0], 
     [2, 0, 2, 0], 
     [3, 0, 3, 0]])

如果你的定位是不同的，使用a.transpose()可翻轉：

>>> array([[1],[2],[3]]).dot(array([[1,0,1,0]])).transpose() 
array([[1, 2, 3], 
     [0, 0, 0], 
     [1, 2, 3], 
     [0, 0, 0]])

如果您（無論何種原因）必須使用tensordot()，請試試這個：

>>> numpy.tensordot([1,2,3], [1,0,1,0], axes=0) 
array([[1, 0, 1, 0], 
     [2, 0, 2, 0], 
     [3, 0, 3, 0]])

來源

2013-04-30 09:11:09 Alfe

這有點晚，但...是最快使用'點'比'tensordot'？對於所有實際目的，它們是否輸出相同的結果？ – pysolver 2016-04-01 20:54:04

我不那麼專家，這種說法，但如果你試圖改變軸在numpy的工作原理：

A=[1,2,3] 
B=[[1],[0],[1],[0]] 
np.tensordot(B, A, axes=0) 
array([[[1, 2, 3]], 

    [[0, 0, 0]], 

    [[1, 2, 3]], 

    [[0, 0, 0]]])

來源

2013-04-30 09:13:36 EmanuelOverflow

python中的張量點操作

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