python - 计算 numpy.ndarray 内部乘法的有效方法

Question

我有两个形状相同的矩阵 a 和 b:

a = np.ndarray(shape=(3, 2), dtype=int)
b = np.ndarray(shape=(3, 2), dtype=int)

我想要它们的内部乘法，例如:

    1 2
a = 4 5
    7 8

    9 8
b = 6 5
    3 2

我希望结果是这个 1x2 ndarray:

[1x9+4x6+7x3   2x8+5x5+8x2]

这就像我们正在计算两个矩阵的列的标量点积。

我现在正在做的是:

np.diag(np.dot(np.transpose(a), b))

但它效率不高，而且它正在计算许多我不需要的其他东西。

我的矩阵比这些大得多，因此找到更有效的解决方案很重要。

Answer 1

您可以先进行简单的乘法，然后对 axis=0 求和:

>>> a = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])
>>> b = np.array([[9, 8], [6, 5], [3, 2]])
>>> (a * b).sum(axis=0)
array([54, 57])