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numpy で行列を乗算する際に特定の問題があります。次に例を示します。

P=np.arange(30).reshape((-1,3))
array([[ 0,  1,  2],
   [ 3,  4,  5],
   [ 6,  7,  8],
   [ 9, 10, 11],
   [12, 13, 14],
   [15, 16, 17],
   [18, 19, 20],
   [21, 22, 23],
   [24, 25, 26],
   [27, 28, 29]])

最初の行など、各行の 3x3 行列を取得するために、各行にその転置を掛けます。

P[0]*P[0][:,np.newaxis]
array([[0, 0, 0],
   [0, 1, 2],
   [0, 2, 4]])

結果を 3 次元行列 M に格納します。

M=np.zeros((10,3,3))
for i in range(10):
    M[i] = P[i]*P[i][:,np.newaxis]

おそらくテンソルドットを使用して、ループせずにこれを行う方法があると思いますが、見つけることができません。

誰かがアイデアを持っていますか？

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3 に答える 3

3

次のように簡単です。

In []: P= arange(30).reshape(-1, 3)
In []: P[:, :, None]* P[:, None, :]
Out[]:
array([[[  0,   0,   0],
        [  0,   1,   2],
        [  0,   2,   4]],
       [[  9,  12,  15],
        [ 12,  16,  20],
        [ 15,  20,  25]],
       [[ 36,  42,  48],
        [ 42,  49,  56],
        [ 48,  56,  64]],
       #...   
       [[729, 756, 783],
        [756, 784, 812],
        [783, 812, 841]]])    
In []: P[1]* P[1][:, None]
Out[]:
array([[ 9, 12, 15],
       [12, 16, 20],
       [15, 20, 25]])
于 2011-03-08T08:57:58.303 に答える
1

私はstride_tricksが好きなので、それを使用します。他にも方法があると思います。

配列のストライドと形状を変更して、3Dに展開します。Pの「転置」バージョンでも同じことが簡単にできますが、ここでは、形状を変更して、ブロードキャストルールで別の次元に拡張します。

P=np.arange(30).reshape((-1,3))
astd = numpy.lib.stride_tricks.as_strided
its = P.itemsize
M = astd(P,(10,3,3),(its*3,its,0))*P.reshape((10,1,3))

の詳細な説明であるため、この投稿への参照を追加しますstride_tricks.as_strided。

于 2011-03-08T05:50:40.543 に答える
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これは、を使用して問題を部分的に解決しますtensordot()。

from numpy import arange,tensordot

P = arange(30).reshape((-1,3))

i = 3

T = tensordot(P,P,0)[:,:,i,:]

print T[i]
print tensordot(P[i],P[i],0)

T必要なすべての製品（およびそれ以上）が含まれているので、それらを抽出するだけです。

于 2011-03-08T09:50:29.463 に答える