N维数的乘积表的推广
N维数的乘积表的推广
提问于 2021-03-07 20:43:32
让a = np.arange(1, 4)。
要获得a的二维乘法表，我需要：
>>> a * a[:, None]
>>> array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])对于三维，我可以做以下工作：
>>> a * a[:, None] * a[:, None, None]
>>> array([[[ 1, 2, 3],
[ 2, 4, 6],
[ 3, 6, 9]],
[[ 2, 4, 6],
[ 4, 8, 12],
[ 6, 12, 18]],
[[ 3, 6, 9],
[ 6, 12, 18],
[ 9, 18, 27]]])如何编写一个函数，该函数以numpy数组a和多个维n作为输入，并输出a的n维乘法表。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-03-07 22:27:07
这应该能满足你的需要：
import itertools
a = np.arange(1, 4)
n = 3
def f(x, y):
return np.expand_dims(x, len(x.shape))*y
l = list(itertools.accumulate(np.repeat(np.atleast_2d(a), n, axis=0), f))[-1]只需将n更改为您需要的任何维度
Stack Overflow用户
发布于 2021-03-08 03:31:11
首先，我们可以使用numpy.expand_dims()动态地提升列表/生成器理解中所需的数组维度，然后使用可迭代的产品工具，如中的numpy.expand_dims()。然后，实现将如下面所示：
from math import prod
def n_dim_multiplication(arr, num_dims):
gen_arr = (np.expand_dims(a, axis=tuple(range(1, idx+1))) for idx in range(num_dims))
return prod(gen_arr)3维情况下的示例运行：
# input array
In [83]: a = np.arange(1, 4)
# desired number of dimensions
In [84]: num_dims = 3
In [85]: n_dim_multiplication(a, num_dims)
Out[85]:
array([[[ 1, 2, 3],
[ 2, 4, 6],
[ 3, 6, 9]],
[[ 2, 4, 6],
[ 4, 8, 12],
[ 6, 12, 18]],
[[ 3, 6, 9],
[ 6, 12, 18],
[ 9, 18, 27]]])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66521219
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