python - 在 scipy 中使用 tracedot 执行一系列外积

Question

要在 Python (scipy/numpy) 中执行两个向量之间的外积，您可以使用外函数，或者您可以像这样简单地使用点:

In [76]: dot(rand(2,1), rand(1,2))
Out[76]: 
array([[ 0.43427387,  0.5700558 ],
       [ 0.19121408,  0.2509999 ]])

现在的问题是，假设我有一个向量列表(或两个列表...)并且我想计算所有外积，创建一个方矩阵列表。我如何轻松做到这一点？我相信 tensordot 能够做到这一点，但如何做到这一点？

Answer 1

计算外积的第三种(也是最容易概括的)方法是通过广播。

一些 3 向量(行上的向量):

import numpy as np
x = np.random.randn(100, 3)
y = np.random.randn(100, 3)

外积:

from numpy import newaxis
xy = x[:,:,newaxis] * y[:,newaxis,:]

# 10th matrix
print xy[10]
print np.outer(x[10,:], y[10,:])