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>>> x = np.array([['a0', 'a1'],['b0','b1']])
>>> y = np.array([['x0', 'x1'],['y0','y1']])
>>> iterable = [np.outer(x[i],y[i]) for i in xrange(x.shape[0])]
>>> elbareti = np.asarray(iterable)
>>> elbareti
array([[[ 'a0'*'x0', 'a0'*'x1' ],
        [ 'a1'*'x0', 'a1'*'x1' ]],

       [[ 'b0'*'y0', 'b0'*'y1' ],
        [ 'b1'*'y0', 'b1'*'y1' ]]])

私は大きな配列で作業することを計画しているので、これのよりnumpyのようなバージョンはありますか? 答えは私の鼻のすぐ下にあるように感じ、それは と関係があると思いますがreduce、numpy のバージョンは s でのみ機能しufunc、関数では機能しません。ヒントでも大歓迎です。

前もって感謝します。

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これはあなたが探しているものですか？

x = np.array([[1,2], [3,4]])
y = np.array([[5,6], [7,8]])

x[:,:,np.newaxis] * y[:,np.newaxis,:]

array([[[ 5,  6],
        [10, 12]],

       [[21, 24],
        [28, 32]]])

編集：

ところで、実装を見ることは常に役に立ちます。「魔法」を理解するのに役立ちます。np.outer次のようになります。

return a.ravel()[:,newaxis]*b.ravel()[newaxis,:]

ここからは、簡単です。

また、あなたの質問では、次のものがあります。

[np.outer(x[i],y[i]) for i in xrange(x.shape[0])]

次のように書くとよい:

[np.outer(xx,yy) for xx,yy in izip(x,y)]
于 2013-05-11T18:53:06.600 に答える