numpy中的多維數組乘法

Question

我有2個多維數組。 我想將這些數組相乘。

我的兩個陣列都有形狀：

shape : (3, 100)

我想轉換matlab代碼：

sum(q1.*q2)

至

np.dot(q1, q2)

給我輸出：

ValueError: objects are not aligned

Answer 1

使用Matrix元素明智產品*而不是dot積

以下是尺寸減小的示例運行

履行

A = np.random.randint(5,size=(3,4))
B = np.random.randint(5,size=(3,4))
result = A * B

演示

>>> A
array([[4, 1, 3, 0],
       [2, 0, 2, 2],
       [0, 1, 1, 1]])
>>> B
array([[1, 3, 0, 2],
       [3, 4, 1, 2],
       [3, 0, 4, 3]])
>>> A * B
array([[4, 3, 0, 0],
       [6, 0, 2, 4],
       [0, 0, 4, 3]])

Answer 2

當我被要求時，我安裝了Octave

sum(a .* b)

與a和b具有形狀(3, 100)返回形狀的陣列(1, 100) numpy中的確切等價物是：

np.sum(a * b, axis=0)

返回一個形狀數組(100,) ，或者如果你想保持大小為1的尺寸：

np.sum(a * b, axis=0, keepdims=True)

使用np.einsum可以獲得相同的結果，可能更快：

np.einsum('ij,ij->j', a, b)