축을 따라 numpy.outer를 수행하는 더 많은 벡터화 된 방법이 있습니까?

Question

>>> x = np.array([['a0', 'a1'],['b0','b1']]) 
>>> y = np.array([['x0', 'x1'],['y0','y1']]) 
>>> iterable = [np.outer(x[i],y[i]) for i in xrange(x.shape[0])] 
>>> elbareti = np.asarray(iterable) 
>>> elbareti 
array([[[ 'a0'*'x0', 'a0'*'x1' ], 
     [ 'a1'*'x0', 'a1'*'x1' ]], 

     [[ 'b0'*'y0', 'b0'*'y1' ], 
     [ 'b1'*'y0', 'b1'*'y1' ]]]) 

큰 배열 작업을 계획하고 있으므로 더 감각적 인 버전이 있습니까? 대답은 내 코 바로 아래에있는 것 같아서 reduce과 관련이 있다고 생각하지만 numpy의 버전은 ufunc과 작동하며 기능이 아닙니다. 힌트조차도 크게 감사하겠습니다.

미리 감사드립니다.

Answer 1

이게 당신이 찾고 있는게 있니?

는

x = np.array([[1,2], [3,4]]) 
y = np.array([[5,6], [7,8]]) 

x[:,:,np.newaxis] * y[:,np.newaxis,:] 

array([[[ 5, 6], 
     [10, 12]], 

     [[21, 24], 
     [28, 32]]]) 

편집 :

, BTW는 구현을 찾기 위해 항상 곁에 유용합니다. "마법"을 이해하는 데 도움이됩니다. np.outer은 다음과 같습니다.

return a.ravel()[:,newaxis]*b.ravel()[newaxis,:] 

여기에서 쉽습니다. 이 질문에

또한, 당신은 :

[np.outer(xx,yy) for xx,yy in izip(x,y)]