Python 函数，该函数接受值的网格

我想要一个函数，它接受2个数字和一个矩阵，并使用它们进行乘法运算，然后在乘法后对矩阵的每个元素求和（参见下面的代码）

我正在尝试对x和y的所有可能组合执行此操作。不使用循环的最好方法是什么，因为我知道我可以使用不同的x和y值在函数上循环，但这似乎不是一种有效的方法

我尝试使用网格网格作为输入，但由于输入的广播方式，这不起作用

import numpy as np

def my_func(num1, num2, matrix2):
    return np.sum(matrix*num1*num2)

x = np.linspace(0,5)
y = np.linspace(0,1)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
matrix = np.array([[1],[2],[3]])

a = my_func(X,Y,matrix)

我得到以下错误：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (50,50) (3,1)

---

我希望

a

等于一个值网格，其中数组中的每个值对应于

my_func

的输出，对于

x

和

y

的每个可能组合，看起来您必须调整

x

和

y

数组的尺寸：

import numpy as np

def my_func(num1, num2, matrix2):
    return matrix*num1*num2

x = np.linspace(0,5, num=3)
y = np.linspace(0,1, num=3)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
matrix = np.array([[1],[2],[3]])

a = my_func(X,Y,matrix)
print(a)
# [[ 0.   0.   0. ]
#  [ 0.   2.5  5. ]
#  [ 0.   7.5 15. ]]

---

当

x

和

y

是标量时，

x*y*M

的结果就是

M.shape

。如果要为

x

和

y

的每个值生成此结果，则需要shape

x.shape+y.shape+M.shape

的结果。你可以通过广播来实现这一点。其思想是，您需要重塑

x

以使后续维度也填充

y.ndim+M.ndim

维度和

y

以具有

M.ndim

后续维度

为了求和，实际上更容易解开

M

，即使从1.7.0版开始允许多个轴

def my_func(x, y, matrix):
    x = np.reshape(x, x.shape + (1,) * (y.ndim + 1))
    y = np.reshape(y, y.shape + (1,))
    return (x * y * matrix.ravel()).sum(axis=-1)

如果要输入已一起广播的

x

和

y

，可以稍微调整计算：

def my_func(x, y, matrix):
    return ((x * y)[:, None] * matrix.ravel()).sum(-1)

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概念上的区别在于，第一个版本接受您直接创建的

linspace

s，而第二个版本要求您构建

meshgrid

，或者至少转置一个数组。

请提供一些示例输入和一些示例输出。@Kraigolas我添加了运行代码后得到的输出，如果这是您的意思。我的意思是，提供一些示例，说明您试图获得的

a

。你想要达到的目标有点不清楚。@Kraigolas我编辑了我的等式，这样我的目标就更容易理解了。由于我的问题不够清楚，我稍微改变了我的问题。我编辑了我的问题，这样我就更清楚我在寻找什么样的输出。@NahPlsMan。酷。我更新了总数。试着运行我发布的内容，让我知道它是否有效。我运行了代码，效果很好，谢谢。但是，可以通过某种方式将网格X和Y作为函数的输入，并让函数生成一个值网格。我在想一件类似于np.vectorize的事情，函数从输入数组中获取每个参数，并使用它计算返回值。@NahPlsMan。我添加了一个接受网格网格的版本。