计算numpy.ndarray内部乘法的有效方法

Question

我有两个形状相同的矩阵a和b：

a = np.ndarray(shape=(3, 2), dtype=int)
b = np.ndarray(shape=(3, 2), dtype=int)

我想要它们的内部乘法：

    1 2
a = 4 5
    7 8

    9 8
b = 6 5
    3 2

我希望结果是这个1x2 ndarray：

[1x9+4x6+7x3   2x8+5x5+8x2]

就像我们正在计算两个矩阵的列的标量点积。

我现在正在做的是：

np.diag(np.dot(np.transpose(a), b))

但它效率不高，它正在计算许多我不需要的其他东西。

我的矩阵比这些矩阵大得多，因此找到更有效的解决方案很重要。

Answer 1

您可以先进行简单乘法，然后对axis = 0求和：

>>> a = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])
>>> b = np.array([[9, 8], [6, 5], [3, 2]])
>>> (a * b).sum(axis=0)
array([54, 57])