Python 将NumPy ndarray与另一个大小不同的二进制ndarray中的每个元素相乘

我有两个时间表：

a = [[30,40],
    [60,90]]

b = [[0,0,1],
    [1,0,1],
    [1,1,1]]

请注意，形状可能更大，但始终是方形阵列（50,50），（100100） 结果是：

Result = [[a*0,a*0,a*1],
         [[a*1,a*0,a*1],
         [[a*1,a*1,a*1]]

我用这段代码设法得到了正确的答案，但我认为numpy中有一个内置函数可以快速完成这项任务

    totalrows=[]
    for row in range(b.shape[0]):
        cells=[]

        for column in range(b.shape[1]):
            print row,column
            cells.append(b[row,column]*a)
        totalrows.append(np.concatenate(cells,axis=1))
    return np.concatenate(totalrows,axis=0)

---

事实上，对于这种基于块的元素乘法问题，有一个NumPy内置程序。为了解决你的问题，可以这样使用它-

np.kron(b,a)

样本运行-

In [50]: a
Out[50]: 
array([[30, 40],
       [60, 90]])

In [51]: b
Out[51]: 
array([[0, 0, 1],
       [1, 0, 1],
       [1, 1, 1]])

In [52]: np.kron(b,a)
Out[52]: 
array([[ 0,  0,  0,  0, 30, 40],
       [ 0,  0,  0,  0, 60, 90],
       [30, 40,  0,  0, 30, 40],
       [60, 90,  0,  0, 60, 90],
       [30, 40, 30, 40, 30, 40],
       [60, 90, 60, 90, 60, 90]])

---

3D阵列案例

现在，假设我们使用

a

作为

3D

数组

（m，n，p）

和

b

作为

（q，r）

，并假设您希望沿着

a

的最后一个轴迭代执行这样的块乘法。因此，形状将沿着两个输入上的前两个轴相乘，以获得输出阵列。为了实现这样的输出，我们需要通过引入一个单一维度作为最后一个轴来扩展

b

的维度。最终输出的形状为

（m*q，n*r，p*1）

。实施将是简单的-

np.kron(b[...,None],a)

形状检查-

In [161]: a = np.random.randint(0,99,(4,5,2))
     ...: b = np.random.randint(0,99,(6,7))
     ...: 

In [162]: np.kron(b[...,None],a).shape
Out[162]: (24, 35, 2)

---

我用我的执行了这个函数。对于b.shape=（4,3），a.shape=（100100,3）kron给我这个形状：（100400,9）但是所需的输出形状：（400300,3）@samer226047，只需在

b

中添加一个轴，并使用

kron

：

np.kron（b[…，None]，a）

。希望这对你有用@samer226047对此进行了解释！