3D矩阵内部数组的Numpy计算点积[重复]

Question

我有两个数组，如下所示：

在代码中：

t = np.random.rand(6, 6, 2)

我现在想为轴 0 和轴 1 数组的每个条目计算轴 2 数组（形状为 2 的数组）的点积。

我可以用 for 循环来做到这一点：

Q = np.zeros_like(t)
for i in range(6):
    for j in range(6):
        Q[i,j] = t[i,j].dot(t[i,j])

如何使用 numpy 函数做到这一点？

我无法让它与.dot、.tensordot 或类似方法一起使用...

t.dot(t) 会产生此错误ValueError: shapes (6,6,2) and (6,6,2) not aligned: 2 (dim 2) != 6 (dim 1)，这是意料之中的，但我想规避它。

Answer 1

由于您将所有行的 dot 乘积与自身相乘，因此您可以简化为 t 与自身的乘积并将结果相加。为了和t有相同的形状，可以使用np.broadcast_to：

np.broadcast_to((t*t).sum(-1)[...,None], t.shape)

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更新

根据 cmets，您似乎只需要：

(t*t).sum(-1)

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检查：

np.allclose(Q, np.broadcast_to((t*t).sum(-1)[...,None], t.shape))
# True

Answer 2

我得到了它与np.einsum：

np.einsum("...i, ...i", t, t)

它产生与我的 for 循环相同的输出。