python - R 相当于 Python 的 3D 数组的 np.dot

Question

我正在将一些涉及 3D 矩阵的代码从 Python 翻译成 R。这很棘手，因为我对 Python 或矩阵代数知之甚少。总之，在 Python 代码中我有一个矩阵 dot.product，如下所示:np.dot(A, B)。矩阵 A 的维度为 (10, 4)，而 B 的维度为 (2, 4, 2)。 (这些尺寸可能会有所不同，但始终会在第二个维度上匹配)。所以 np.dot 从文档中看没有问题:

"For 2-D arrays it is equivalent to matrix multiplication, and for 1-D arrays to inner product of vectors (without complex conjugation). For N dimensions it is a sum product over the last axis of a and the second-to-last of b:"

因此它沿 A=4 的第二个轴和 B=4 的中间轴相乘并输出一个 (10,2,2) 矩阵。 => 没问题。然而在 R 中，%*% 没有这种行为并抛出“不一致数组”错误。

r 中的玩具示例:

A <- matrix( rnorm(10*4), nrow=10, ncol=4)
B <- array( rnorm(2*4*2), c(2,4,2))
A %*% B
Error in A %*% B : non-conformable arrays

如何解决这个问题以实现与 np.dot 相同的计算？

Answer 1

我们可以使用 aperm() 和 tensor::tensor 来做到这一点。使用@SandipanDey 的示例。

设置数组(你需要aperm来获取合适的B，我在这里称之为B2):

A <- matrix(0:39,ncol=4,byrow=TRUE)
B <- array(0:15,dim=c(2,4,2))
B2 <- aperm(B,c(2,1,3),resize=TRUE)

tensor::tensor 进行了正确的计算，但我们需要 reshape 结果:

library(tensor)
C <- tensor(A,B2,2,1)
aperm(C,c(3,2,1),resize=TRUE)