numpy에서 3 차원 행렬의 곱

Question

나는 어제 wrong question을 요청한 것 같아요. 내가 실제로 원하는 것은,이 2x2xN 행렬 A 및 B을 mutiply하는 것입니다 그래서 예를 들어

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

즉, 내가

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

가 어떻게 위에서 설명한 정의와 C = A x A 얻을 수있는 매트릭스가 있다면? 이 작업을 수행 할 수있는 내장 함수가 있습니까? 내가 A (shape 2x2xN)B (shape 2x2x1, instead of N)에 거는 경우

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또한, 내가

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

Answer 1

이 numpy.einsum를 사용해보십시오 싶어, 그것은 학습 곡선의 조금을 가지고 있지만 그것은 당신이 원하는 무엇을 제공해야합니다. 다음은 시작하기위한 예제입니다.

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)