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如何在 NumPy 中一次乘以 3 個以上的向量

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如何在 NumPy 中一次乘以 3 個以上的向量

Python

慕田峪9158850 2022-01-05 12:08:42

我正在尋找一種在 NumPy 中乘以 3 個以上向量的矢量化方法。舉個例子，X = np.array([1,2,3])Y = np.array([4,5,6])Z = np.array([7,8,9])Multiply([X,Y,Z])將產生作為輸出np.array([28, 80, 162])我想要相乘的向量不需要像上面那樣單獨定義。例如，可能是矩陣的行（或列），在這種情況下，我想乘以此類矩陣的所有行（或列）。

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3 回答

BIG陽

TA貢獻1859條經驗獲得超6個贊

您可以使用reduceufunc的方法：

>>> np.multiply.reduce((X, Y, Z))

array([ 28, 80, 162])

這里發生的事情是 ufunc np.multiply，它的外觀和行為類似于函數，從技術上講是類的一個實例numpy.ufunc；所有 ufunc 都有四個特殊方法，其中之一是.reduce()，它在這種情況下執行您要查找的操作，并從多個相同長度的一維數組中生成一維結果。

默認軸為0；如果您想沿另一個軸工作，只需指定：

>>> np.multiply.reduce((X, Y, Z), axis=1)

array([ 6, 120, 504])

反對回復 2022-01-05

慕村225694

TA貢獻1880條經驗獲得超4個贊

您可以使用numpy.prod, 它multiply.reduce在引擎蓋下使用。

>>> np.prod([X, Y, Z], 0)

array([ 28, 80, 162])

>>> np.prod([X, Y, Z], 1)

array([ 6, 120, 504])

反對回復 2022-01-05

忽然笑

TA貢獻1806條經驗獲得超5個贊

或者非常簡單地使用通常的*符號：

In [180]: X * Y * Z

Out[180]: array([ 28, 80, 162])

通常，您可以根據需要使用任意數量的數組：

In [181]: X * Y * Z * X * Y * Z

Out[181]: array([ 784, 6400, 26244])

反對回復 2022-01-05

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