Numpy 将一个矩阵的每一行与另一个矩阵的每一行相乘

在numpy/PyTorch中，我有两个矩阵，例如

X=[[1,2]，[3,4]，[5,6]

，

Y=[[1,1]，[2,2]]

。我想把X的每一行和Y的每一行做点积，得到结果

[[3, 6],[7, 14], [11,22]]

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我如何做到这一点？谢谢

我想这就是你想要的：

import numpy as np

x= [[1,2],[3,4],[5,6]] 
y= [[1,1],[2,2]]

x = np.asarray(x) #convert list to numpy array 
y = np.asarray(y) #convert list to numpy array

product = np.dot(x, y.T)

.T

对矩阵进行转置，这在本例中是乘法所必需的（因为点积的方式）<代码>打印（产品）将输出：

[[ 3  6]
 [ 7 14]
 [11 22]]

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使用

einsum

np.einsum('ij,kj->ik', X, Y)

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在

PyTorch

中，您可以使用

torch.mm（a，b）

或

torch.matmul（a，b）

实现此目的，如下所示：

x = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
y = np.array([[1,1],[2,2]])
x = torch.from_numpy(x)
y = torch.from_numpy(y)
# print(torch.matmul(x, torch.t(y)))
print(torch.mm(x, torch.t(y)))

输出：

tensor([[ 3,  6],
        [ 7, 14],
        [11, 22]], dtype=torch.int32)

tensor([[ 3,  6],
        [ 7, 14],
        [11, 22]], dtype=torch.int32)