子阵列的numpy点积？

我有两个孩子

n1 = np.array([1,2,3,4])
n2 = np.array([1,2,3,4])

而用

np.dot（n1，n2）

可以很容易地得到它们的点积，正确答案是30。如果我需要在n1和n2的两个子阵列上操作点，例如

np.dot(np.array([1,2]), np.array([1,2]))  # first two elements from arrays
np.dot(np.array([3,4]), np.array([3,4]))  # last two elements

给出[5,25]。我可以通过手动拆分数组和for循环来完成。但是想知道是否有一种更具python和numpy风格的方法来实现这一点吗？

这里有一种方法：

In [124]: n1 = np.array([1,2,3,4])
     ...: n2 = np.array([1,2,3,4])
     ...: 

重塑将阵列拆分为所需的块：

In [125]: n1.reshape(2,2)
Out[125]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])

现在将所有元素相乘-并在右轴上求和（有时我猜是轴）

这些乘积之和也可以用

einsum

表示，但如果语法太新，请不要担心：

In [127]: np.einsum('ij,ij->i',n1.reshape(2,2), n2.reshape(2,2))
Out[127]: array([ 5, 25])

这里有一个方法：

In [124]: n1 = np.array([1,2,3,4])
     ...: n2 = np.array([1,2,3,4])
     ...: 

重塑将阵列拆分为所需的块：

In [125]: n1.reshape(2,2)
Out[125]: 
array([[1, 2],
       [3, 4]])

现在将所有元素相乘-并在右轴上求和（有时我猜是轴）

这些乘积之和也可以用

einsum

表示，但如果语法太新，请不要担心：

In [127]: np.einsum('ij,ij->i',n1.reshape(2,2), n2.reshape(2,2))
Out[127]: array([ 5, 25])

---

重塑为有两个两列数组，因为我们希望每个子数组的长度

2

，然后使用

np.einsum

进行总和缩减-

a = n1.reshape(-1,2)
b = n2.reshape(-1,2)

out = np.einsum('ij,ij->i',a,b)

另一种方法是进行元素乘法，然后使用一个整形，最后对每行求和，得到一个紧凑的解决方案-

out = (n1*n2).reshape(-1,2).sum(1) # 2 is subarray length

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重塑为有两个两列数组，因为我们希望每个子数组的长度

2

，然后使用

np.einsum

进行总和缩减-

a = n1.reshape(-1,2)
b = n2.reshape(-1,2)

out = np.einsum('ij,ij->i',a,b)

另一种方法是进行元素乘法，然后使用一个整形，最后对每行求和，得到一个紧凑的解决方案-

out = (n1*n2).reshape(-1,2).sum(1) # 2 is subarray length

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可以通过手动相乘和添加阵列来执行点运算。如果使用的方法，可以灵活地在完全任意的时间间隔上求和：

n = np.add.reduceat(n1 * n2, [0, 2])

如果您想在前三个元素和最后一个元素上求和，只需传递索引的

[0,3]

（第二个参数）

---

如果您对任意长度的间隔不感兴趣，请使用其他答案。

您可以通过手动相乘和添加数组来执行点运算。如果使用的方法，可以灵活地在完全任意的时间间隔上求和：

n = np.add.reduceat(n1 * n2, [0, 2])

如果您想在前三个元素和最后一个元素上求和，只需传递索引的

[0,3]

（第二个参数）

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如果您对任意长度的间隔不感兴趣，请使用其他答案。

谢谢您的快速回复！由于只能接受一个答案，我必须选择hpaulj的答案。：）谢谢你的快速回复！由于只能接受一个答案，我必须选择hpaulj的答案。：）只是为了让它更通用：

np.arange（0，n1.size，2）

用于索引。@divakar。到那时，我认为你的答案会更好。只有在间隔不均匀的情况下才需要使用我的。如果子数组的长度任意，则为True。只是为了使其通用：

np.arange（0，n1.size，2）

用于索引。@divaker。到那时，我认为你的答案会更好。只有在间隔不均匀的情况下才需要地雷。如果子阵列长度任意，则为真。