R 相当于 Python 的 np.dot for 3D array

Question

我正在将一些涉及 3D 矩阵的代码从 Python 翻译成 R。这很棘手，因为我对 Python 或矩阵代数知之甚少。总之在Python代码中，我有一个矩阵dot.product如下：np.dot(A, B)。矩阵 A 的维数为 (10, 4)，矩阵 B 的维数为 (2, 4, 2)。（这些维度可能会有所不同，但始终会在第二个维度上匹配）。所以 np.dot 从文档中看没有问题：

“对于二维数组，它相当于矩阵乘法，对于一维数组，相当于向量的内积（没有复共轭）。对于 N 维，它是 a 的最后一个轴和第二个到- b的最后一个：”

因此它沿 A=4 的第二个轴和 B=4 的中轴相乘，并输出一个 (10,2,2) 矩阵。=> 没问题。但是在 R 中，%*%没有这种行为并抛出“不符合数组”的错误。

r 中的玩具示例：

A <- matrix( rnorm(10*4), nrow=10, ncol=4)
B <- array( rnorm(2*4*2), c(2,4,2))
A %*% B
Error in A %*% B : non-conformable arrays

我怎样才能解决这个问题以实现与 相同的计算np.dot？

Answer 1

我们可以用aperm()和做到这一点tensor::tensor。使用@SandipanDey 的例子。

设置数组（您需要aperm获得适当的 B，我在此处将其称为 B2）：

A <- matrix(0:39,ncol=4,byrow=TRUE)
B <- array(0:15,dim=c(2,4,2))
B2 <- aperm(B,c(2,1,3),resize=TRUE)

tensor::tensor 进行正确的计算，但我们需要重塑结果：

library(tensor)
C <- tensor(A,B2,2,1)
aperm(C,c(3,2,1),resize=TRUE)