numpy中三维矩阵的乘法

Question

我想我昨天问了wrong question。我真正想要的是多次使用两个2x2xN矩阵A和B，以便

C[:,:,i] = dot(A[:,:,i], B[:,:,i])

例如，如果我有一个矩阵

A = np.arange(12).reshape(2, 2, 3)

如何使用上述定义获得C = A x A？是否有内置函数来执行此操作？

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另外，如果我将A (shape 2x2xN)与B (shape 2x2x1, instead of N)相乘，我想得到

C[:,:,i] = dot(A[:,:,i], B[:,:,1])

Answer 1

尝试使用numpy.einsum，它有一点学习曲线，但它应该给你你想要的。这是一个让你入门的例子。

import numpy as np

A = np.random.random((2, 2, 3))
B = np.random.random((2, 2, 3))

C1 = np.empty((2, 2, 3))
for i in range(3):
    C1[:, :, i] = np.dot(A[:, :, i], B[:, :, i])

C2 = np.einsum('ijn,jkn->ikn', A, B)
np.allclose(C1, C2)