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让我们从三个数组开始dtype=np.double.使用numpy 1.7.1在intel CPU上执行计时,编译icc并链接到intel mkl.带有numpy 1.6.1的AMD cpu与gccwithout 编译mkl也用于验证时序.请注意,时序与系统大小几乎呈线性关系,并不是由于numpy函数if语句中产生的小开销,这些差异将以微秒而非毫秒显示:

arr_1D=np.arange(500,dtype=np.double)
large_arr_1D=np.arange(100000,dtype=np.double)
arr_2D=np.arange(500**2,dtype=np.double).reshape(500,500)
arr_3D=np.arange(500**3,dtype=np.double).reshape(500,500,500)

首先让我们看一下这个np.sum函数:

np.all(np.sum(arr_3D)==np.einsum('ijk->',arr_3D))
True

%timeit np.sum(arr_3D)
10 loops, best of 3: 142 ms per loop

%timeit np.einsum('ijk->', arr_3D)
10 loops, best of 3: 70.2 ms per loop

鲍尔斯:

np.allclose(arr_3D*arr_3D*arr_3D,np.einsum('ijk,ijk,ijk->ijk',arr_3D,arr_3D,arr_3D))
True

%timeit arr_3D*arr_3D*arr_3D
1 loops, best of 3: 1.32 s per loop

%timeit np.einsum('ijk,ijk,ijk->ijk', arr_3D, arr_3D, arr_3D)
1 loops, best of 3: 694 ms per loop

外产品:

np.all(np.outer(arr_1D,arr_1D)==np.einsum('i,k->ik',arr_1D,arr_1D)) …

我有两个二维numpy数组叫A和B,这里A是M x N和B是M x n.我的问题是我希望将每行的每个元素B与相应的行相乘,A并创建一个C大小的3D矩阵M x n x N,而不使用for-loops.

例如,如果A是:

A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

并且B是

B = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])

然后得到的乘法C = A x B看起来像

C = [
     [[1, 2],
      [12, 16]],
     [[2, 4],
      [15, 20]],
     [[3, 6],
      [18, 24]] …