我有兩個 numpy 數組，a 大?。?0*3*3）和 b 大小（3*3）。設 a=(a1, a2, ..., a20)。我想像這樣計算矩陣乘積元素：c=(c1, c2, ..., c20), ci=bT ai b, i=1~20。如何使用 numpy 有效地做到這一點？使用 for 循環的慢版本是這樣的：a = np.random.sample((20, 3, 3))b = np.random.sample((3, 3))c = np.zeros_like(a)for i0, ai in enumerate(a): c[i0] = np.dot(b.T, np.dot(ai, b))
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守著星空守著你
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您可以將操作置于矢量化形式中，因為您的輸入是 NumPy 數組。不需要顯式for循環和索引。
PS：感謝@yatu 發現答案形狀不一樣。現在我添加了swapaxes以獲得一致的答案作為 OP 的方法
np.random.seed(1)
a = np.random.sample((4, 3, 3))
b = np.random.sample((3, 3))
c = np.dot(b.T, np.dot(a, b)).swapaxes(0,1)
print (c)
[[[0.96496962 1.30807122 0.55382266]
[1.42300972 1.98975139 0.81871374]
[0.32358338 0.45493059 0.1346777 ]]
[[1.46772447 2.15650254 0.87555186]
[2.26335921 3.33689922 1.28679305]
[0.71561413 0.96507585 0.54309736]]
[[1.50660527 2.36946435 0.59771395]
[2.49705244 3.76328176 1.06274954]
[0.96090846 1.43636151 0.31807679]]
[[1.03706878 1.94107476 0.61884642]
[1.74739926 3.07419808 1.03537019]
[0.59565039 1.09721382 0.37283626]]]
富國滬深
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你可以試試np.matmul(b.T, np.dot(a,b))：
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.random.sample((4, 3, 3))
b = np.random.sample((3, 3))
c = np.zeros_like(a)
# using for loop
for i0, ai in enumerate(a):
c[i0] = np.dot(b.T, np.dot(ai, b))
# alternative method
e = np.zeros_like(a)
e = np.matmul(b.T, np.dot(a,b))
# checking for equal
print(np.array_equal(c, e))
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