具有numpy.dot（）的矩阵乘积

Question

我正在尝试计算乘积：

TA * M * B

其中A，B是两个向量，M是平方矩阵，tA是转置的A。结果应为数字。

Numpy具有将数组和矩阵相乘的dot()函数：有没有一种方法可以一次使用它来计算我的乘积？

我正在使用python 2.6

Answer 1

怎么样：

import numpy

#Generate Random Data
M = numpy.random.normal(0,1,9).reshape(3,3)
A = numpy.random.normal(0,1,3)
B = numpy.random.normal(0,1,3)

#The Operation
numpy.dot(A, numpy.dot(M,B) )

Answer 2

您可以使用减少功能

reduce(numpy.dot,[tA,M,B])

这相当于

numpy.dot(numpy.dot(tA,M),B)

从教程

reduce(function, sequence)返回一个值，该值是通过在序列的前两个项，然后在结果和下一个项等上调用二进制函数来构造的。

文档中一个易于理解的示例是

reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])计算((((1+2)+3)+4)+5)

在您的情况下是否值得使用reduce值得商bat。 但是，如果您有很长的矩阵乘法字符串，它将澄清代码。 比较下面的等价代码行，这些代码行将tA，M1，M2，M3和B相乘。

print numpy.dot(numpy.dot(numpy.dot(numpy.dot(tA,M1),M2),M3),B)
print reduce(numpy.dot,[tA,M1, M2, M3,B])

Answer 3

np.einsum更好地控制dot操作。 但是，关于何时比np.dot更快或更慢，以及是否消耗过多内存（当np.dot时）存在一些争论。

A=np.arange(1,4)
B=10*np.arange(3,6)
M=np.arange(9).reshape(3,3)
np.dot(A,np.dot(M,B))
np.einsum('i,ij,j',A,M,B)