我有大量的小型线性方程组，我想使用 numpy 有效地解决它们。基本上，给定A[:,:,:]和b[:,:]，我希望找到x[:,:]给定的A[i,:,:].dot(x[i,:]) = b[i,:]。所以如果我不关心速度，我可以解决这个问题
for i in range(n):
x[i,:] = np.linalg.solve(A[i,:,:],b[i,:])
但是由于这涉及 python 中的显式循环，并且由于A通常具有类似 的形状(1000000,3,3)，因此这种解决方案将非常缓慢。如果 numpy 不能做到这一点，我可以在 fortran 中执行此循环（即使用 f2py），但如果可能，我更愿意留在 python 中。