Numpy：如何乘以 (N,N) 和 (N,N,M,M) numpy 数组？

Question

我想将两个 numpy 数组相乘。 一个 numpy 数组由形状(10, 10)的矩阵给出，另一个由矩阵矩阵给出，即形状(10, 10, 256, 256) 。

我现在只想将第二个矩阵矩阵中的每个矩阵与第一个矩阵中的相应分量相乘。 例如，第二个矩阵中位置 (0, 0) 处的矩阵应乘以第一个矩阵中位置 (0, 0) 处的值。

直觉上，这并不复杂，但 numpy 似乎并不支持。 或者至少我不够聪明，无法让它发挥作用。 抛出的 ValueError 说：

ValueError：操作数无法与形状一起广播 (10,10) (10,10,256,256)

你们中的任何人都可以帮助我吗？ 我怎样才能以一种麻木的方式实现我想要的。

Answer 1

您可以使用 NumPy einsum函数，例如（在此示例中使用零数组作为虚拟对象）：

import numpy as np
x = np.zeros((10, 10))
y = np.zeros((10, 10, 256, 256))
z = np.einsum("ij,ijkm->km", x, y)
print(z.shape)
(256, 256)

有关einsum用法的详细说明，请参见此处。