python - Python 中点积的元素均值(numpy)

Question

我有两个 numpy 矩阵(或稀疏等效矩阵)，例如:

>>> A = numpy.array([[1,0,2],[3,0,0],[4,5,0],[0,2,2]])
>>> A
array([[1, 0, 2],
       [3, 0, 0],
       [4, 5, 0],
       [0, 2, 2]])
>>> B = numpy.array([[2,3],[3,4],[5,0]])
>>> B
array([[2, 3],
       [3, 4],
       [5, 0]])

>>> C = mean_dot_product(A, B)
>>> C
array([[6   ,  3],
       [6   ,  9],
       [11.5, 16],
       [8   ,  8]])

其中 C[i, j] = sum(A[i,k] * B[k,j])/count_nonzero(A[i,k] * B[k,j])

在 numpy 中有快速执行此操作的方法吗？

一个不理想的解决方案是:

>>> maskA = A > 0
>>> maskB = B > 0

>>> maskA.dtype=numpy.uint8
>>> maskB.dtype=numpy.uint8

>>> D = replace_zeros_with_ones(numpy.dot(maskA,maskB)) 

>>> C = numpy.dot(A,B) / D

谁有更好的算法？

此外，如果A或B是稀疏矩阵，使它们成为稠密矩阵(将零替换为一)会使内存占用激增!

Answer 1

为什么需要 replace_zeros_with_ones？我删除了这一行并运行您的代码并获得了正确的结果。

如果所有的数字都不是负数，你可以只用一行来做到这一点:

np.dot(A, B)/np.dot(np.sign(A), np.sign(B))