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python - 沿指定轴的两个 numpy 数组的外部总和

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 01:51:52 27 4
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我有两个 numpy.array 对象 xy 其中 x.shape( P, K)y.shape(T, K)。我想对这两个对象进行外部求和,使结果具有 (P, T, K) 的形状。我知道 np.add.outernp.einsum 函数,但我无法让它们执行我想要的操作。

下面给出了预期的结果。

  x_plus_y = np.zeros((P, T, K))
for k in range(K):
x_plus_y[:, :, k] = np.add.outer(x[:, k], y[:, k])

但我必须想象有更快的方法!

最佳答案

一个选项是向 x 添加一个新维度并使用 numpy 广播添加:

out = x[:, None] + y

或作为 @FirefoxMetzger pointed out ,更明确的维度更具可读性:

out = x[:, None, :] + y[None, :, :]

测试:

P, K, T = np.random.randint(10,30, size=3)
x = np.random.rand(P, K)
y = np.random.rand(T, K)
x_plus_y = np.zeros((P, T, K))
for k in range(K):
x_plus_y[:, :, k] = np.add.outer(x[:, k], y[:, k])

assert (x_plus_y == x[:, None] + y).all()

关于python - 沿指定轴的两个 numpy 数组的外部总和,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71929912/

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