Python Numpy积还是张量积问题

我如何计算没有循环的乘积？我想我需要使用，但我似乎无法正确设置。以下是循环版本：

import numpy as np
a = np.random.rand(5,5,3,3)
b = np.random.rand(5,5,3,3)

c = np.zeros(a.shape[:2])
for i in range(c.shape[0]):
    for j in range(c.shape[1]):
        c[i,j] = np.sum(a[i,j,:,:] * b[i,j,:,:])

---

（结果是一个形状为

（5,5）

）的numpy数组

c

）

这对语法有帮助吗

>>> from numpy import *
>>> a = arange(60.).reshape(3,4,5)
>>> b = arange(24.).reshape(4,3,2)
>>> c = tensordot(a,b, axes=([1,0],[0,1]))     # sum over the 1st and 2nd dimensions
>>> c.shape
(5,2)
>>> # A slower but equivalent way of computing the same:
>>> c = zeros((5,2))
>>> for i in range(5):
...   for j in range(2):
...     for k in range(3):
...       for n in range(4):
...         c[i,j] += a[k,n,i] * b[n,k,j]
...

---

（from）

我把情节弄丢了。答案很简单

c = a * b
c = np.sum(c,axis=3)
c = np.sum(c,axis=2)

还是在一条线上

c = np.sum(np.sum(a*b,axis=2),axis=2)

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如果你设定种子，使用随机测试会容易得多，每个人都可以使用相同的方法。