python - 数学方程的 Numpy 向量化

Question

我写了等式 使用 for 循环:

A = np.random.rand(10, 100)
B = np.random.rand(100, 100)
c = np.random.rand(100)

@timeit
def operate_loops(X, W, b):
  y1 = 0
  y2 = 0
  y3 = 0
  l1 = 0
  l2 = 0
  for j in range(np.shape(X)[0]):
      for n in range(np.shape(W)[1]):
          for m in range(np.shape(W)[0]):
              y1=y1+X[j][m] * W[m][n]
          y2=y2+y1+b[n]
      y3=y3+y2

  return y3

现在我想将这个等式写成 numpy 向量化代码，而不使用循环。我先做求和喜欢:

np.sum(x[0,:]*w[:,0])

但我不知道如何在不循环的情况下进行其他 sigma 求和

Answer 1

你的等式转化为以下

y = np.sum(X@W) + X.shape[0]*np.sum(b)