python - numpy 的非常规向量乘法

Question

我对以非常规方式进行数字乘法很感兴趣。假设你是这样乘法的:

out = a * b * c * d

out 如果所有输入均为正，所有输入均为负，或者两个输入为正两个为负(让我们忽略 0)，则为正。

与传统数学不同，我希望仅当所有输入均为正或所有输入均为负时，输出的符号才为正。否则输出负数。

为标量实现这个很简单，但我想用 numpy 为逐元素向量乘法做这个。有没有一种简单的方法可以在 numpy 中实现它？

Answer 1

一种方法是分别计算绝对值和符号，如下所示:

import numpy as np

A = np.array([2,2,2,-2])
B = np.array([2,3,-2,-3])
C = np.array([2,-2,-4,-2])
D = np.array([2,5,2,-2])

M = abs(A*B*C*D)
S = np.sign(A) + np.sign(B) + np.sign(C) + np.sign(D)
M = np.where( (S==4) + (S==-4) ,M,-M)

print M

打印:

[ 16 -60 -32  24]

如果所有元素都是正数，S 将等于 4，如果所有元素都是负数，则 S 将等于 -4。所以在这些情况下，我们选择结果的正版本，否则选择负版本。