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Numpy Matmul,同时忽略第一个轴
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<p>在一个二维的shape <code>(1000, 5)</code>数组中,我有一组5维的shape <code>(5,)</code>,每个向量都要乘以一个形状<code>(6, 5)</code>的矩阵。在</p> <p>我本以为广播可以让我这么做</p> <pre><code>A = np.random.rand(1000, 5) B = np.random.rand(1, 6, 5) # empty axis for broadcasting np.matmul(B, A) </code></pre> <p>但这不能正常工作。在</p> <p>有没有一种方法可以做这种乘法,使<code>np.matmul(B, A)</code>产生形状<code>(1000, 6)</code>的输出?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我刚刚想出了答案。解决方案是将数组格式化为</p> <pre><code>A = np.ones((100, 5, 1)) B = np.ones((6, 5)) np.matmul(B, A) </code></pre> <p>广播也没问题。希望这有帮助!在</p>
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