python - 广播矩阵向量点积

Question

我在形状 (1222, 47, 47) 的 3-D 数组中收集了一组矩阵，在形状 ( 1222, 47) .

是否有一种广播方式将每个 [47x47] 矩阵与其相应的 [47] 向量相乘？对于完整的循环，这将是

numpy.vstack([A[n, :, :].dot(xb[n, :]) for n in range(A.shape[0])])

这对于 1222 个元素来说还可以，但稍后我可能会有更多。我尝试了 dot、matrix_multiply、inner 或 inner1d 与 结合使用是否符合要求转置，但我不太明白。这可以吗？

Answer 1

其中任何一个都可以:

matrix_multiply(matrices, vectors[..., None])
np.einsum('ijk,ik->ij', matrices, vectors)

但是没有人会利用高度优化的库。

在未来的某个时候，当 PEP 465已经实现，使用 Python >= 3.5 您应该能够简单地执行以下操作:

matrices @ vectors[..., None]