在python中总结n个矩阵

【问题标题】：Summing up n number matrix in python在python中总结n个矩阵
【发布时间】：2014-12-04 18:35:02
【问题描述】：

我有一个 40*2000 的矩阵，一个维度为 1500 的向量。我使用 numpy.outer 来计算向量与矩阵每一列的外积为：

 np.outer(vector, matrix)

它显示内存错误，所以我将矩阵拆分为 matrix[:,:10] 并单独计算。它产生了一个矩阵 M of 1500*(40*10)。我需要在这里对每个矩阵求和，即前 40 列与下一个 40 列等等......如果我使用循环，它会很慢。

     M[:,:40]+ M[:,40:80] + .....

有人可以帮我有效地完成这个操作吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy scikit-learn

【解决方案1】：

您只需进行一点重塑即可sum 在轴上：

import numpy

M = numpy.arange(100).reshape(5, 20)

M[:, :4]
#>>> array([[ 0,  1,  2,  3],
#>>>        [20, 21, 22, 23],
#>>>        [40, 41, 42, 43],
#>>>        [60, 61, 62, 63],
#>>>        [80, 81, 82, 83]])

M[:, 4:8]
#>>> array([[ 4,  5,  6,  7],
#>>>        [24, 25, 26, 27],
#>>>        [44, 45, 46, 47],
#>>>        [64, 65, 66, 67],
#>>>        [84, 85, 86, 87]])

...

M[:, 16:20]
#>>> array([[16, 17, 18, 19],
#>>>        [36, 37, 38, 39],
#>>>        [56, 57, 58, 59],
#>>>        [76, 77, 78, 79],
#>>>        [96, 97, 98, 99]])

M.reshape(M.shape[0], -1, 4).sum(axis=1)
#>>> array([[ 40,  45,  50,  55],
#>>>        [140, 145, 150, 155],
#>>>        [240, 245, 250, 255],
#>>>        [340, 345, 350, 355],
#>>>        [440, 445, 450, 455]])

【讨论】：