Python numpy-沿轴的点积之和

我有一个

A

x

B

数组和另一个

D

x

A

x

A

数组，我试图找到有效的方法来计算两个数组沿

D

轴的点积之和（这样的结果将是

A

x

B

数组）。最明显的方法是使用for循环：

result = np.zeros(first_array.shape)
for d in range(0,second_array.shape[0]):
    result = result + np.dot(second_array[d], first_array)
print result

我想知道在numpy中是否有更有效的计算方法。我已经读了一些，但不幸的是，我不完全理解它是否能够在这种情况下有所帮助

In [436]: np.einsum('ijk,km->jm',np.ones((2,3,3)),np.ones((3,4)))
Out[436]: 
array([[ 6.,  6.,  6.,  6.],
       [ 6.,  6.,  6.,  6.],
       [ 6.,  6.,  6.,  6.]])
In [437]: _.shape
Out[437]: (3, 4)

您的

dot

表示为（

k

在第一个的最后一个和第二个到第二个的最后一个之间共享）：

将

i

添加到第一个数组与其3d形状匹配。但是从

结果中省略它会告诉
einsum
求和它的值。不求和

In [439]: np.einsum('ijk,km->ijm',np.ones((2,3,3)),np.ones((3,4))).shape
Out[439]: (2, 3, 4)

In [439]: np.einsum('ijk,km->ijm',np.ones((2,3,3)),np.ones((3,4))).shape
Out[439]: (2, 3, 4)