概述
c = numpy.outer(a,b)
返回二维数组,其中c [i,j] == a [i] * b [j].现在,想象一下有k个维度.
>哪个操作返回维数为k 1的数组c,其中c […,j] == a * b [j]？
另外,让b具有l维度.
>哪个操作返回维数为k 1的数组c,i1,i2,i3] == a * b [i1,i3]？
numpy.multiply.outer(a,b)
而不是使用numpy.outer.
这里提出的所有解决方案同样快速;对于小数组,multiply.outer有一个轻微的边缘
import numpy
import perfplot
def multiply_outer(data):
a,b = data
return numpy.multiply.outer(a,b)
def outer_reshape(data):
a,b = data
return numpy.outer(a,b).reshape((a.shape + b.shape))
def tensor_dot(data):
a,b = data
return numpy.tensordot(a,b,0)
perfplot.show(
setup=lambda n: (numpy.random.rand(n,n),numpy.random.rand(n,n)),kernels=[multiply_outer,outer_reshape,tensor_dot],n_range=[2**k for k in range(7)],logx=True,logy=True,)总结
以上是编程之家为你收集整理的python – 将numpy.array中的每个元素与numpy.array中的每个元素相乘全部内容，希望文章能够帮你解决python – 将numpy.array中的每个元素与numpy.array中的每个元素相乘所遇到的程序开发问题。
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