NumPy:将矩阵乘以数组的更好方法？

Question

我正在使用 NumPy array 做一些工作，但偶尔我需要将它们乘以数组。

现在，我正在做类似的事情:

rotation_matrix = np.matrix([ ... ])
for vector in vectors:
    rotated_vec_mat = vector.T * rotation_matrix
    vector[:] = np.array(rotated_vec_mat)[0]

但这很难看(而且很慢？)。

有没有更简洁的方法？

Answer 1

这样做可能更有意义:

vector_arr = np.concatenate([vector[np.newaxis, :] for vector in vectors], axis=0)
rotated_vector_arr = np.dot(vector_arr, rotation_matrix)

那么 rotated_vector_arr 的行就是你想要的。您可以将整个事情视为一个矩阵乘积，并通过 BLAS 库在 C/Fortran 中完成循环。

不需要使用 matrix() 类来进行矩阵乘法，数组可以正常工作。 matrix() 重载了 * 运算符，但我发现它只是混淆了事情。