Python 在numpy中按矩阵多个矩阵列

我试图以更有效的方式计算此操作：

y = np.array([xi*M for xi in x.T])

其中

x

是

（m，n）

矩阵和

m

a

（m，m）

矩阵。输出

y

的形状为

（n，m，m）

，每个

y[i，：，：]=np.乘（x[：，i]，m）

---

我曾想过使用einsum，但我很难理解如何使用下标。

这里是einsum的精彩介绍

为您的案例编制索引：

np.einsum('ik,jk->ijk', x.T, M)

下面是一个简单的测试：

m, n = 3, 2
x = np.arange(n*m).reshape((m, n))
M = np.arange(m*m).reshape((m,m))
x
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])

M
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

y = np.array([xi*M for xi in x.T])

y
array([[[ 0,  2,  8],
        [ 0,  8, 20],
        [ 0, 14, 32]],

       [[ 0,  3, 10],
        [ 3, 12, 25],
        [ 6, 21, 40]]])
np.einsum('ik,jk->ijk', x.T, M)
array([[[ 0,  2,  8],
        [ 0,  8, 20],
        [ 0, 14, 32]],

       [[ 0,  3, 10],
        [ 3, 12, 25],
        [ 6, 21, 40]]])

---

更直接的下标

out = np.einsum('ij,li ->jli',x,M)

Out[187]:
array([[[  0,   3,  12,  27],
        [  0,  15,  36,  63],
        [  0,  27,  60,  99],
        [  0,  39,  84, 135]],

       [[  0,   4,  14,  30],
        [  4,  20,  42,  70],
        [  8,  36,  70, 110],
        [ 12,  52,  98, 150]],

       [[  0,   5,  16,  33],
        [  8,  25,  48,  77],
        [ 16,  45,  80, 121],
        [ 24,  65, 112, 165]]])

不使用einsum（仅基本）：

---

“x可能是n乘m，不是吗？”阿列克谢默编辑，谢谢你指出我的错误，实际上x是（m，n）代表

np。乘法（x[：，i]，m）

可以工作。@AndreasK。你是对的，但他确实做了

np.multiply（x[i]，M）

# Example
# m, n = 5, 3
# M = np.random.rand(m,m)
# x = np.random.rand(m,n)

y = x.T[:,None] * M