将两个 2D numpy 数组相乘为 3D 数组

Question

我有两个 2D

numpy

数组，分别称为

A

和

B

，其中

A

是

M x N

，

B

是

M x n

。我的问题是，我希望将 B 的每行

的每个元素与 

A 的相应 row

 相乘，并创建一个大小为 

C

 的 3D 矩阵 

M x n x N

，而不使用 

for

-循环。 

举个例子，如果

A

 是：

A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

和

B

 是 

B = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])

然后乘法结果

C = A x B

看起来像这样

C = [
     [[1, 2],
      [12, 16]],
     [[2, 4],
      [15, 20]],
     [[3, 6],
      [18, 24]]
     ]

我想要实现的目标是否清楚，是否可以在没有任何

for

 循环的情况下完成？最好的，廷吉斯

Answer 1

您可以使用 NumPy Einstein 求和函数，

einsum():

C=np.einsum('ij,ik->jik',A,B)

Answer 2

可以通过在每个数组中创建一个新轴并转置修改后的

A

：

A[np.newaxis,...].T * B[np.newaxis,...] 给予：

array([[[ 1,  2],
        [12, 16]],

       [[ 2,  4],
        [15, 20]],

       [[ 3,  6],
        [18, 24]]])