如何计算 2（1D）向量之间的外和（不是乘积）

Question

看来np.einsum 应该可以解决问题，但我无法让它发挥作用。

一个例子：

a = np.arange(3)
b = np.arange(2)

#that computes the outer product
res = np.einsum('i,j->ij',a,b)

#The resulting array I am looking for is:
out = [[0, 1], [1, 2], [2, 3]]
#or its transpose. 

我一直在搜索，所有函数似乎都指向外部产品，而不是外部总和。 for 循环可以完成这项工作，但我希望有一些比这更有效的东西。

有谁知道如何使用np.einsum 或其他东西来实现外部总和？

Answer 1

In [610]: a = np.arange(3)
     ...: b = np.arange(2)
     ...: 
In [611]: np.add.outer(a,b)
Out[611]: 
array([[0, 1],
       [1, 2],
       [2, 3]])

通过向a (3,1) 添加维度，我们可以使用加法运算符。详情请查看broadcasting。

In [612]: a[:,None]+b
Out[612]: 
array([[0, 1],
       [1, 2],
       [2, 3]])

Answer 2

外和：

res = np.add.outer(a, b)