我不是程序员,我是生物学家,我需要用两个矩阵来做以下工作:
matrix_de_pesos= np.array([[0.1, 0.2, 0.3],[0.4, 0.5, 0.6],[0.7, 0.8, 0.9]])
matrix_de_embeddings= np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,20,30]])
一个矩阵包含权重,另一个矩阵包含嵌入。我需要将权重矩阵每列的每个元素乘以嵌入矩阵的每列。然后求向量之和,再除以嵌入矩阵的列和
我是这样做的:
n=[]
for j in range(matrix_de_pesos.shape[1]):
auxiliar = np.zeros((matrix_de_embeddings.shape[0], matrix_de_embeddings.shape[1]))
for i in range(matrix_de_pesos.shape[0]):
for x in range(matrix_de_embeddings.shape[0]):
auxiliar[x][i] = matrix_de_pesos[i][j]*matrix_de_embeddings[x][i]
resultado = np.sum(auxiliar,axis=1)/auxiliar.shape[1]
n.append(resultado)
matrix_final = np.array(n)
matrix_final = matrix_final.T
print(matrix_final)
结果是:
[[ 1. 1.2 1.4]
[ 2.2 2.7 3.2]
[ 3.4 4.2 5. ]
[10. 12. 14. ]]
我的代码适用于这个小矩阵,但是当我将它用于我应该做的矩阵时(这种形状:weights(55097, 15677)
,embeddings(300, 55132)
),代码非常慢。
我试着用函数np.average
来做这件事,但我不知道代码是否有效。
我需要任何解决办法。
提前非常感谢您所做的一切
你可以使用矩阵乘法
Numpy Matrix Multiplication
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