在Python中如何将数组的每一行与数组元素的所有行相乘

我需要将数组A的每一行与数组B的所有行按元素相乘。例如，假设我们有以下数组：

A = np.array([[1,5],[3,6]])
B = np.array([[4,2],[8,2]])

我想得到以下数组C：

C = np.array([[4,10],[8,10],[12,12],[24,12]])

我可以通过使用for循环来实现这一点，但我认为可能有更好的方法

编辑：我曾想过重复和平铺，但我的数组没有那么小。这可能会造成一些内存问题。

利用

A

到

3D

的扩展DIM，使用

None/np。newaxis

，执行元素乘法并重新整形回

2D

-

(A[:,None]*B).reshape(-1,B.shape[1])

基本上是-

(A[:,None,:]*B[None,:,:]).reshape(-1,B.shape[1])

简而言之，它是：

A     :  M x 1 x N
B     :  1 x K x N
out   :  M x K x N

最终重塑以合并最后两个轴，并为我们提供

（M x K*N）

成形

2D

阵列

---

我们还可以使用

einsum

在一个函数调用中执行对

3D

的扩展和元素乘法-

np.einsum('ij,kj->ikj',A,B).reshape(-1,B.shape[1])

使用

None/np将
A
的DIM扩展到
3D
。newaxis

，执行元素乘法并重新整形回

2D

-

(A[:,None]*B).reshape(-1,B.shape[1])

基本上是-

(A[:,None,:]*B[None,:,:]).reshape(-1,B.shape[1])

简而言之，它是：

A     :  M x 1 x N
B     :  1 x K x N
out   :  M x K x N

最终重塑以合并最后两个轴，并为我们提供

（M x K*N）

成形

2D

阵列

---

我们还可以使用

einsum

在一个函数调用中执行对

3D

的扩展和元素乘法-

np.einsum('ij,kj->ikj',A,B).reshape(-1,B.shape[1])

---

虽然Divakar正确地推导出了您想要的内容，但您确实应该向我们展示循环代码。或者是

C

的（2,2,2）版本，而不是（4,2）。有多种方式可以将

A

行与

B

行组合在一起（例如

np.kron（A，B）

）。对不起。我投了赞成票，但忘了接受。谢谢你的提醒。虽然Divakar正确地推断了你想要的，但你真的应该给我们看循环代码。或者是

C

的（2,2,2）版本，而不是（4,2）。有多种方式可以将

A

行与

B

行组合在一起（例如

np.kron（A，B）

）。对不起。我投了赞成票，但忘了接受。谢谢你的提醒。