首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

与einsum和tensordot对Numpy的操作相同

是指使用Numpy库中的einsum函数和tensordot函数进行数组操作时,可以实现相同的功能。

  1. einsum函数是Numpy中的一个强大的函数,用于执行张量的乘法、求和、转置和重排等操作。它通过使用Einstein求和约定来指定操作的维度和操作类型。einsum函数的语法如下:np.einsum(subscripts, *operands)其中,subscripts是一个字符串,用于指定操作的维度和操作类型;operands是一个或多个数组,用于执行操作。

举例来说,如果我们有两个数组A和B,我们可以使用einsum函数计算它们的乘积:

代码语言:txt
复制

C = np.einsum('ij,jk', A, B)

代码语言:txt
复制

这将返回一个新的数组C,其元素为A和B的乘积。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云弹性MapReduce(EMR),它是一种大数据处理和分析服务,可以在云端快速处理海量数据。产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/emr

  1. tensordot函数也是Numpy中的一个函数,用于计算张量的张量积。它可以在指定的轴上执行张量积操作。tensordot函数的语法如下:np.tensordot(a, b, axes=2)其中,a和b是两个数组,axes是一个整数或整数元组,用于指定执行张量积的轴。

举例来说,如果我们有两个数组A和B,我们可以使用tensordot函数计算它们的张量积:

代码语言:txt
复制

C = np.tensordot(A, B, axes=2)

代码语言:txt
复制

这将返回一个新的数组C,其元素为A和B的张量积。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云云服务器(CVM),它是一种灵活可扩展的云计算服务,提供高性能的虚拟机实例。产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cvm

通过使用Numpy库中的einsum函数和tensordot函数,我们可以方便地进行数组操作,实现各种复杂的计算和数据处理任务。腾讯云提供的相关产品也可以帮助用户在云端高效地处理数据和计算任务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

einsum,一个函数走天下

pytorch 上都有实现,用法基本一样,定义如下: equation 是字符串的表达式,operands 是操作数,是一个元组参数,并不是只能有两个,所以只要是能够通过 einsum 标记法表示的乘法求和公式...对应的 einsum 实现: 下面以 numpy 做一下测试,对比 einsum 与各种函数的速度,这里使用 python 内建的 timeit 模块进行时间测试,先测试(四维)两张量相乘然后求所有元素之和...的速度与 dot 达到了一个量级;不过 numpy 官方手册上有个 einsum_path,说是可以进一步提升速度,但是我在自己电脑上(i7-9750H)测试效果并不稳定,这里简单的介绍一下该函数的用法为...和 pytorch 上至少现在没有。...最后,再测试 einsum 与另一个常用的函数 tensordot,首先定义两个四维张量的及 tensordot 函数: 该实现对应的公式为: ?

2K20

NumPy中einsum的基本介绍

是什么einsum呢 使用einsum函数,我们可以使用爱因斯坦求和约定(Einstein summation convention)在NumPy数组上指定操作。 假设我们有两个数组,A和B。...为简单起见,我们将坚持使用字符串(这也是更常用的)。 一个很好的例子是矩阵乘法,它将行与列相乘,然后对乘积结果求和。...下面是两个表格展示了einsum如何进行各种NumPy操作。我们可以用它来熟悉符号。 让A和B是两个形状兼容的一维数组(也就是说,我们相应的轴的长度要么相等,要么其中一个长度为1): ?...现在,我们A和B是与之兼容形状的两个二维数组: ? 当处理大量维度时,别忘了einsum允许使用省略号语法’…’。...最后,einsum并不总是NumPy中最快的选择。如函数dot和inner经常链接到BLAS例程可以超越einsum在速度方面,tensordot函数也可以与之相比。

12.2K30
  • 100个Numpy练习【5】

    100个Numpy练习【4】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。...对于一个16x16的数组,如何得到一个区域的和(区域大小为4x4)?...考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行?(不考虑B中每行元素顺序)?...考虑两个向量A和B,写出用einsum等式对应的inner, outer, sum, mul函数 (★★★) (提示: np.einsum) # Author: Alex Riley # Make sure...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度的多项分布式的行,即这些行只包含整数对n的和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

    1.5K120

    100个Numpy练习【5】

    /yingzk/100_numpy_exercises Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。...考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行?(不考虑B中每行元素顺序)?...思考一个10x3的矩阵,如何分解出有不全相同值的行 (如 [2,2,3]) (★★★) # Author: Robert Kern Z = np.random.randint(0,5,(10,3))...考虑两个向量A和B,写出用einsum等式对应的inner, outer, sum, mul函数 (★★★) (提示: np.einsum) # Author: Alex Riley # Make sure...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度的多项分布式的行,即这些行只包含整数对n的和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

    1.8K100

    盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

    在深度学习框架 Tensorflow 和 PyTorch 也有这个函数,而且用法几乎一样,使用 einsum 首先需要从各自包中引用: from numpy import einsum from torch...具体来说,einsum 函数的功能是 对单数组按不同轴上的元素求和。 对多数组按相同轴上的元素相乘再求和。 2.1 标量 0 维单数组 首先创建标量 arr0。...einsum("", arr0) 3 上例的操作是对数组求和,本例的操作是返回该数组,只不过当数组为标量时,两者看起来是一样的 (对于非标量的数组就不是这样子了,后面读者会看到)。...A = np.array([1, 2, 3]) B = np.array([4, 5, 6]) 字符串 "i,i->i" 指的数组 A 和 B 相同轴 (轴 0 i,i) 的元素依次相乘 (注意没有乘后相加...上述操作和 np.tensordot( A, B, axes=([0,1],[1,0]) ) 等效。

    2K20

    Python数据分析 | Numpy与高维数组操作

    本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法,本篇讲解Numpy与3维、更高维数组的操作。...因此,几何形状的创建实际取决于你对域的约定: [712da8e7c0cbd1d2cff6a182660f93f3.png] 显然,hstack,vstack或dstack之类的NumPy函数并不一定满足这些约定...通过混合索引顺序可实现数组转置,掌握该方法将加深你对3维数据的了解。...在一般情况下,使用np.tensordot(a,b,axis=1)就可以,但在更复杂的情况下,einsum速度更快,读写更容易。...资料与代码下载 本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载,可本地python环境运行,能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦!

    1.2K41

    ·Numpy中对axis的理解与应用

    [开发技巧]·Numpy中对axis的理解与应用 1.问题描述 在使用Numpy时我们经常要对Array进行操作,如果需要针对Array的某一个纬度进行操作时,就会用到axis参数。...2.用np.sum(arrays,axis = 0)时,我们可以这样理解,以最外面的[ ]为一个list,对里面两个元素(每个元素都是二维Array)进行相加求和,所以得到的Array和相加元素形状相同...2.用np.sum(arrays,axis = 1)时,以中间的[ ]为一个list,对里面三个元素(每个元素都是一维Array)进行相加求和,所以得到的Array和相加元素形状相同,但是由于有两个中间的...3.用np.sum(arrays,axis = 2)时,以最里面的[ ]为一个list,对里面两个元素(每个元素都是一个人说)进行相加求和,所以得到的Array和相加元素形状相同,但是由于有两个中间的[...类似其实我们在使用下标选取内容时使用相同的概念 >>> import numpy as np >>> arrays = np.arange(0,12).reshape([2,3,2]) >>> arrays

    53230

    一文学会 Pytorch 中的 einsum

    einsum 可以很方便的实现复杂的张量操作,而且不容易出错。...('...ij->...ji', [a]) 实际例子解读 接下来将展示13个具体的例子,在这些例子中会将 Pytorch einsum 与对应的 Pytorch 张量接口和 python 简单的循环展开实现做对比...补全输出和输入张量的维度,通过 permute 操作对齐输入和输出的维度 * 3....,同样补齐维度至与输出维度大小相同 // 最后对输入做 permute 操作,使得输入张量的每一维 // 与输出张量的每一维能对上 std::vector permuted_operands...接下来展示C++的实现思路: ? 总结 通过上面的实际例子和代码解读,可以看到 einsum 非常灵活,可以方便的实现各种常用的张量操作。希望读者通过这篇文章也可以轻松掌握 einsum 的基本用法。

    2.7K30

    NumPy中的广播:对不同形状的数组进行操作

    因此,需要对阵列进行快速,鲁棒和准确的计算,以对数据执行有效的操作。 NumPy是科学计算的主要库,因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中,我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。...例如,当我们相加两个数组时,在相同位置的元素被计算。...a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([1,1,1,1]) a + b array([2, 3, 4, 5]) 因为操作是按元素执行的,所以数组必须具有相同的形状...图中所示的拉伸只是概念上的。NumPy实际上并不对标量进行复制,以匹配数组的大小。相反,在加法中使用原始标量值。因此,广播操作在内存和计算方面非常高效。 我们还可以对高维数组和一个标量进行加法操作。...广播还可以通过防止NumPy不必要地复制值来使某些操作在存储和计算方面更加高效。 感谢您的阅读。如果您有任何反馈意见,请告诉我。

    3K20

    einsum is all you needed

    不仅如此,和其它pytorch中的函数一样,torch.einsum是支持求导和反向传播的,并且计算效率非常高。...einsum 提供了一套既简洁又优雅的规则,可实现包括但不限于:内积,外积,矩阵乘法,转置和张量收缩(tensor contraction)等张量操作,熟练掌握 einsum 可以很方便的实现复杂的张量操作...有没有什么办法让这些张量运算公式稍微显得对人类友好一些呢,能不能减少一些那种扭曲的 \sum 求和符号呢? 小爱发现,求和导致维度收缩,因此求和符号操作的指标总是只出现在公式的一边。...借鉴爱因斯坦求和约定表达张量运算的清爽整洁,numpy、tensorflow和 torch等库中都引入了 einsum这个函数。...2,只出现在元素计算公式箭头左边的指标叫做哑指标。 3,省略元素计算公式中对哑指标的求和符号。

    1.9K40

    这100道练习题,带你玩转Numpy!

    来源丨https://github.com/rougier/numpy-100 大家好,我是小F。 对于Numpy,我讲的不多,因为和Pandas相比,他距离日常的数据处理更“远”一些。...但是,Numpy仍然是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一,以下题是github上的开源项目,主要为了检测你的Numpy能力,同时对你的学习作为一个补充。 1....(0, 2, 5) # 假设array的形状(shape)相同和一个误差容限(tolerance) equal = np.allclose(A,B) print(equal) # 检查形状和元素值,...在这个地方有兼容性问题 Z = np.genfromtxt("example.txt", delimiter=",") print(Z) 55. numpy数组枚举(enumerate)的等价操作...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度的多项分布式的行,即这些行只包含整数对n的和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

    1.3K10

    别整天 “学妹前女友”了,花2小时整理了Numpy测试习题100道,做个测验吧!

    (0, 2, 5) # 假设array的形状(shape)相同和一个误差容限(tolerance) equal = np.allclose(A,B) print(equal) # 检查形状和元素值,...在这个地方有兼容性问题 Z = np.genfromtxt("example.txt", delimiter=",") print(Z) 55. numpy数组枚举(enumerate)的等价操作...考虑一维向量D,如何使用相同大小的向量S来计算D的子集的均值,其描述子集索引?...考虑两个向量A和B,写出用einsum等式对应的inner, outer, sum, mul函数 (★★★) (提示: np.einsum) # Author: Alex Riley # Make sure...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度的多项分布式的行,即这些行只包含整数对n的和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

    1.5K50

    python中numpy.array_对numpy中array和asarray的区别详解

    参考链接: Python中的numpy.asarray array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存..., 2, 1], [1, 1, 1]]  arr2:  [[1 1 1]  [1 1 1]  [1 1 1]]  arr3:  [[1 1 1]  [1 1 1]  [1 1 1]]  可见array和asarray...import numpy as np  #example 2:  arr1=np.ones((3,3))  arr2=np.array(arr1)  arr3=np.asarray(arr1)  arr1...此时两者才表现出区别  以上这篇对numpy中array和asarray的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。  ...本文标题: 对numpy中array和asarray的区别详解  本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/225289.html

    63000

    Numpy闯关100题,我闯了95关。

    最新的一个百度网盘分享下载量 对于Numpy,我讲的不多,因为和Pandas相比,他距离日常的数据处理更“远”一些。...但是,Numpy仍然是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一,以下题是github上的开源项目,主要为了检测你的Numpy能力,同时对你的学习作为一个补充。...(0, 2, 5) # 假设array的形状(shape)相同和一个误差容限(tolerance) equal = np.allclose(A,B) print(equal) # 检查形状和元素值,...在这个地方有兼容性问题 Z = np.genfromtxt("example.txt", delimiter=",") print(Z) 55. numpy数组枚举(enumerate)的等价操作...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度的多项分布式的行,即这些行只包含整数对n的和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

    1.7K30

    【NumPy高级运用】NumPy的Matrix与Broadcast高级运用以及IO操作

    import numpy.matlib import numpy as np print (np.matlib.empty((2,2))) NumPy的Broadcast运用 广播是numpy对不同形状的数组执行数值计算的一种方式...数组上的算术运算通常在相应的元素上执行。 如果两个数组a和b的形状相同,即a.shape==b.shape,则a*b的结果是数组a和b的相应位的乘法。这需要相同的维数和每个维数的相同长度。...如果输入数组的维度的长度与输出数组的相应维度的长度相同或其长度为1,则可以使用该数组进行计算,否则会发生错误。 当输入数组的维度长度为1时,该维度中的第一组值将用于沿该维度的操作。...NumPy为数组对象引入了一种简单的文件格式:npy。 npy文件用于存储重建阵列所需的数据、图形、数据类型和其他信息。...轴=0,表示沿第0轴操作,即在每列上操作;轴=1,这意味着沿第一轴操作,即在每条线上操作。

    56820
    领券