特定维度上的 Numpy 点积
Numpy dot product on specific dimension
我有一个形状为 (x, y)
的 numpy 数组 a
和另一个形状为 (x, z)
的数组 b
我正在尝试获取 a
和 b
的每一行(维度 x
)之间的点积。期望的结果:x
形状矩阵的数量 (x, y)
或形状矩阵 (x, y, z)
.
只需使用 einsum -
import numpy as np
a = np.random.rand(10, 20)
b = np.random.rand(10, 30)
c = np.einsum('ij,ik->ijk', a, b)
print(c.shape)
我有一个形状为 (x, y)
的 numpy 数组 a
和另一个形状为 (x, z)
b
我正在尝试获取 a
和 b
的每一行(维度 x
)之间的点积。期望的结果:x
形状矩阵的数量 (x, y)
或形状矩阵 (x, y, z)
.
只需使用 einsum -
import numpy as np
a = np.random.rand(10, 20)
b = np.random.rand(10, 30)
c = np.einsum('ij,ik->ijk', a, b)
print(c.shape)