如何在类似于点积的 numpy 中获得“点加法”？

Question

我对 numpy 有点陌生，并且正在努力解决这个问题。我有两个二维 numpy 数组：

array1 = [a1, a2, ..., an]
array2 = [b1, b2, ..., am]

a1, a2, b1, 和b2都是一维数组，其中正好有 100 个浮点数。然而，array1与array2具有不同的长度。所以array1和分别array2具有形状(n, 100)和(m, 100)，其中n和m是任意长度。

我想在它们之间执行某种修改后的点积，以便我可以输出以下矩阵：

array([[ a1+b1, a1+b2, a1+b3, ...],
       [ a2+b1, a2+b2, a2+b3, ...],
       [ a3+b1, a3+b2, a3+b3, ...],
       [...]])

我明白这np.dot(array1, array2.T)让我非常接近。它只是给我a1•b1而不是a1+b1在所需的输出数组中。

使用 numpy 获取所需数组的最有效的计算方法是什么？提前致谢！

Answer 1

使用np.outer用于此目的的 ufunc：

np.add.outer(array1,array2)

例子：

array1 = np.array([1,2,3])
array2 = np.array([1,2])

输出：

[[2 3]
 [3 4]
 [4 5]]