我有两个Numpy数组x，它们的形状(m, i)和y形状都相同(m, j)（所以行数是相同的）。我想将element的x每一列乘以yelement-wise的每一列，以使结果为shape (m, i*j)。
例子：
import numpy as np
np.random.seed(1)
x = np.random.randint(0, 2, (10, 3))
y = np.random.randint(0, 2, (10, 2))
这将创建以下两个数组x：
array([[1, 1, 0],
[0, 1, 1],
[1, 1, 1],
[0, 0, 1],
[0, 1, 1],
[0, 0, 1],
[0, 0, 0],
[1, 0, 0],
[1, 0, 0],
[0, 1, 0]])
和y：
array([[0, 0],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 0],
[0, 0],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[0, 1],
[1, 0]])
现在的结果应该是：
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0]])
目前，我已经实现此操作超过的列中的两个嵌套循环x和y：
def _mult(x, y):
r = []
for xc in x.T:
for yc in y.T:
r.append(xc * yc)
return np.array(r).T
但是，我很确定必须有一个似乎无法提出的更优雅的解决方案。
(y[:,None]*x[...,None]).reshape(x.shape[0],-1)
解释
作为输入，我们有-
y : 10 x 2
x : 10 x 3
使用y[:,None]，我们在现有的两个暗角之间引入了一个新轴，从而创建了3D它的阵列版本。这样将第一个轴保持为第一个轴3D，将第二个轴推出为第三个轴。
使用x[...,None]，我们通过将现有的两个暗点作为前两个暗点向上推以产生3D数组版本，从而引入了新的轴作为最后一个。
总而言之，通过引入新的轴，我们可以-
y : 10 x 1 x 2
x : 10 x 3 x 1
与在一起y[:,None]*x[...,None]，broadcasting对于y和都将存在x，从而导致输出数组的形状为(10,3,2)。为了获得shape的最终输出数组(10,6)，我们只需要将最后两个轴与该整形合并即可。
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句