Python中的多維矩陣乘法

Question

我有一個矩陣M ， M.shape = (4, 4)和M[1,1].shape = (600,300) 。 每個M[i,j]通過傳遞meshgrid來計算。 例如

x=300
t=np.linspace(0, np.pi, num=x)
p=np.linspace(0,2*np.pi,num=2*x)
[T,P]=np.meshgrid(t,p)
M[1,1]=np.sin(T)*np.cos(P)

M的每個元素都是sin和cos的不同組合。

接下來我有x ，這樣x.shape = (4, 600, 300) x.shape (4, 600, 300) 。 x的計算如下：

for j in xrange(n):
    x[0]+=np.sin(T)*np.sin(time[j])
    x[1]+=np.sin(T)*np.sin(time[j])
    x[2]+=np.sin(P)*np.cos(time[j])
    x[3]+=np.sin(P)*np.cos(time[j])

其中time[j]是一些數字。

我想知道如何計算transpose（x）.MX，所以這應該是shape（600,300）的數量。 我已經計算出a = np.tensordot(M,x,axes=[1,0]) ，得出a.shape = (4,600,300) 。

首先，這是正確的嗎？ 其次。 我如何進行轉置並計算transpose（x）.Mx？

Answer 1

忘記如何計算M和x ，而專注於乘法：

我想知道如何計算transpose（x）.MX，所以這應該是shape（600,300）的數量。 我已經計算出a = np.tensordot（Mat，x，axes = [1,0]），得出a.shape =（4,600,300）。

M的總形狀是什么？ wwii猜測最有意義(4,4,600,300)

您說x是(4, 600,300) 。 什么是transpose(x) ？ 移調是為2軸定義的，但與3軸不明確。

什么是X ？

什么是Mat ？ 在您的np.tensordot(Mat,x,[1,0])唯一起作用的是(4,4) 。

但是讓我作個有根據的猜測，您想要XT * M * X ，但是要加上(600,300)維。

 np.einsum('inm,ijnm,jnm->nm', X, M, X)

也就是說，您希望X的點生成具有M的第一個暗度，而X另一個點積具有M的第二個暗度，而不改變最后2個維度。