计算多对向量点积的更好方法？

Question

我有两个数组 A 和 B，形状为 (N,3)；我需要计算一个数组 C), 形状 (N,1 使得 C[i]=A[i].B[i], i 在范围 (N) 中。现在我正在做

import numpy as np
...
C = np.array([np.dot(a, b) for a, b in zip(A,B)]

有没有更快的方法？

Answer 1

这是一种解决方案。不知道有没有更好的。

>>> A = np.random.randint(0, 10, (3,3))
>>> A
array([[5, 7, 8],
       [6, 7, 8],
       [6, 1, 2]])
>>> B = np.random.randint(0, 10, (3,3))
>>> B
array([[3, 1, 8],
       [2, 6, 0],
       [1, 6, 1]])
>>>
>>> np.dot(A[0], B[0])
86
>>> np.dot(A[1], B[1])
54
>>> np.dot(A[2], B[2])
14
>>>
>>> np.sum(A * B, axis=1)
array([86, 54, 14])

编辑：有更好的解决方案。使用 np.einsum

>>> np.einsum("ij,ij->i", A, B)
array([86, 54, 14])

我以前从未真正使用过 einsum，但一直都知道。很酷的功能。使用爱因斯坦符号。