Python 将二维数组中的每列与另一个二维数组中的每列相乘

我有两个Numpy数组

x

和

y

（行数相同）。我想将

x

的每一列与

y

元素的每一列相乘，这样结果就是

（m，I*j）

例如：

import numpy as np

np.random.seed(1)
x = np.random.randint(0, 2, (10, 3))
y = np.random.randint(0, 2, (10, 2))

这将创建以下两个数组

x

：

array([[1, 1, 0],
       [0, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [0, 0, 1],
       [0, 1, 1],
       [0, 0, 1],
       [0, 0, 0],
       [1, 0, 0],
       [1, 0, 0],
       [0, 1, 0]])

和

y

：

array([[0, 0],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [0, 1],
       [1, 0]])

def _mult(x, y):
    r = []
    for xc in x.T:
        for yc in y.T:
            r.append(xc * yc)
    return np.array(r).T

现在的结果应该是：

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0]])

目前，我已经在

x

和

y

列上使用两个嵌套循环实现了此操作：

array([[0, 0],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [0, 1],
       [1, 0]])

def _mult(x, y):
    r = []
    for xc in x.T:
        for yc in y.T:
            r.append(xc * yc)
    return np.array(r).T

然而，我非常确定，一定有一个更优雅的解决方案，我似乎想不出来。

使用-

解释

作为投入，我们有-

y : 10 x 2
x : 10 x 3

y : 10 x 1 x 2
x : 10 x 3 x 1

使用

y[：，None]

，我们将在现有两个DIM之间引入一个新轴，从而创建一个

3D

阵列版本。这将保持第一个轴作为

3D

版本中的第一个轴，并将第二个轴作为第三个轴推出

使用

x[…，None]

，我们将引入一个新轴作为最后一个轴，方法是将两个现有DIM向上推作为前两个DIM，以生成

3D

阵列版本

总而言之，随着新轴的引入，我们-

y : 10 x 2
x : 10 x 3

y : 10 x 1 x 2
x : 10 x 3 x 1

---

使用

y[：，None]*x[…，None]

，将对

y

和

x

进行

广播

，从而产生形状为

（10,3,2）

的输出数组。要获得形状的最终输出数组

（10,6）

，我们只需要将最后两个轴与该形状合并。

“复杂”的hack，但非常简洁+1您能在这里添加一些解释吗？它很简洁，但不是解释性的。@kmario23添加了一些解释，请查看！