矩陣的NumPy數組的元素乘法

Question

我有兩個NumPy數組（長度相等），每個數組都有（相等大小的正方形）NumPy矩陣作為元素。 我想對這兩個數組進行逐元素矩陣乘法，即返回單個數組，其中第i個元素是我的兩個數組的第i個元素的矩陣乘積。

當我只是簡單地嘗試將數組相乘時，程序似乎嘗試計算數組的矩陣乘積，然后失敗，因為它們的維數過高（數組的1表示矩陣，矩陣的2表示矩陣）。

這個問題當然可以通過for循環來解決，但是我希望可以通過某種方法將所有內容都保留在NumPy內部，以便充分利用其提高的效率。f

編輯：

為了澄清，假設我有兩個數組np.array([A, B, C])和np.array([X, Y, Z]) ，其中A ， B ， C ， X ， Y和Z均為3x3方陣，我需要的是一個將返回np.array([A*X, B*Y, C*Z])函數，其中*是矩陣乘法。

Answer 1

默認情況下，對於numpy數組，運算符為“按元素排列”。 只需使用@運算符（矩陣乘法）代替* ：

In [24]: A = np.arange(9).reshape(3,3)

In [25]: X = np.array([A[:], A[:]*2, A[:]*3])

In [26]: Y = X[:]

In [27]: X @ Y
Out[27]:
array([[[ 15,  18,  21],
        [ 42,  54,  66],
        [ 69,  90, 111]],

       [[ 60,  72,  84],
        [168, 216, 264],
        [276, 360, 444]],

       [[135, 162, 189],
        [378, 486, 594],
        [621, 810, 999]]])

In [28]: X[0] @ Y[0]
Out[28]:
array([[ 15,  18,  21],
       [ 42,  54,  66],
       [ 69,  90, 111]])

In [29]: X[1] @ Y[1]
Out[29]:
array([[ 60,  72,  84],
       [168, 216, 264],
       [276, 360, 444]])

In [30]: X[2] @ Y[2]
Out[30]:
array([[135, 162, 189],
       [378, 486, 594],
       [621, 810, 999]])

HTH。

Answer 2

*在numpy中將執行元素操作，即：

>>> a
array([[[0.86812606, 0.16249293, 0.61555956],
        [0.12381998, 0.84800823, 0.80731896],
        [0.56910074, 0.4071833 , 0.069167  ]],

       [[0.69742877, 0.45354268, 0.7220556 ],
        [0.86638233, 0.97552151, 0.85580334],
        [0.01171408, 0.35997806, 0.72999056]]])

>>> b
array([[[0.17162968, 0.52103661, 0.05433799],
        [0.19999652, 0.01852179, 0.7936977 ],
        [0.22392469, 0.34535168, 0.92808129]],

       [[0.7044144 , 0.03183893, 0.16469416],
        [0.6214784 , 0.57722859, 0.23789282],
        [0.934214  , 0.61396596, 0.5356328 ]]])

>>> a * b
array([[[0.1489962 , 0.08466477, 0.03344827],
        [0.02476357, 0.01570663, 0.6407672 ],
        [0.12743571, 0.14062144, 0.06419259]],

       [[0.49127887, 0.01444031, 0.11891834],
        [0.5384379 , 0.5630989 , 0.20358947],
        [0.01094346, 0.22101428, 0.39100689]]])

這不是您要找的東西嗎？