Numpy dot() 函数等效

Question

这个问题纯粹是出于好奇。假设我有 2 个矩阵a和b.a=np.array([[1, 2],            [2, 3],            [4, 5]])b=np.array([[1, 2, 3, 4],            [2, 3, 4, 5]])要找到他们的点积，我可能会使用np.dot(a,b). 但是有没有其他方法可以做到这一点？我不要求任何其他别名功能。但也许是另一种方式来做到这一点np.sum(a*b, axis=1) （我知道这行不通，这只是一个例子）。如果我有一个 3-D 矩阵呢？还有其他方法可以计算它们的点积吗（不使用任何函数）？提前致谢！

Answer 1

In [66]: a=np.array([[1, 2],

    ...:             [2, 3],

    ...:             [4, 5]])

    ...: 

    ...: b=np.array([[1, 2, 3, 4],

    ...:             [2, 3, 4, 5]])

    ...: 

    ...:             

In [67]: np.dot(a,b)

Out[67]: 

array([[ 5,  8, 11, 14],

       [ 8, 13, 18, 23],

       [14, 23, 32, 41]])

In [68]: a@b

Out[68]: 

array([[ 5,  8, 11, 14],

       [ 8, 13, 18, 23],

       [14, 23, 32, 41]])

In [69]: np.einsum('ij,jk',a,b)

Out[69]: 

array([[ 5,  8, 11, 14],

       [ 8, 13, 18, 23],

       [14, 23, 32, 41]])

广播乘法和求和：

In [71]: (a[:,:,None]*b[None,:,:]).sum(axis=1)

Out[71]: 

array([[ 5,  8, 11, 14],

       [ 8, 13, 18, 23],

       [14, 23, 32, 41]])

In [72]: (a[:,:,None]*b[None,:,:]).shape

Out[72]: (3, 2, 4)