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。
- 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：
C = np.einsum('ij,jk', A, B)
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
- 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：
C = np.tensordot(A, B, axes=2)
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。
相关·内容
1回答
与einsum和tensordot对Numpy的操作相同
python、numpy、vectorization
假设我有两个3D数组A和B，形状分别为(3, 4, N)和(4, 3, N)。我可以计算沿着第三个轴的切片之间的点积是否可以使用numpy.tensordot执行相同的操作？
浏览 0提问于2017-01-25得票数 1
回答已采纳
1回答
体系结构如何影响numpy数组的操作性能？
python、arrays、numpy、intel-mkl、numpy-einsum
对我来说，对于大型数组，numpy tensordot的性能始终优于einsum。然而，其他人已经在两者之间找到了，甚至发现了那个。对于使用快速库构建numpy发行版的人来说，我想知道为什么会发生这种情况。MKL是否在非Intel处理器上运行得更慢？还是einsum在更现代的英特尔处理器上运行得更快，具有更好的线程处理能力？TENSORDOT: 9259259259.26.'EINSUM:
浏览 0提问于2015-07-02得票数 3
回答已采纳
1回答
numpy.einsum 'ij，kl->ik‘如何通过numpy.tensordot实现这一点
python、theano、numpy-einsum
我有两个矩阵，5x4和3x2。我想从他们那里得到一个5x3矩阵。theta_ic = np.random.randint(5,size=(5,4))我可以通过以下方式完成此操作>>>np.einsum('ij,kl->ik',theta_ic,psi_tr).shape但是我不知道用numpy.tensordot怎么做我试过了
>&g
浏览 1提问于2017-05-07得票数 1
1回答
Python张量积
python、performance、numpy、numpy-einsum
出于性能原因，我使用numpy.tensordot，因此我的值存储在张量和向量中。我的一个计算结果如下：<w_j>是w_j的期望值，<sigma_i>是sigma_i的期望值。代码看起来是这样的：现在这起作用
浏览 1提问于2016-10-14得票数 3
回答已采纳
3回答
怎样才能让numpy.einsum很好地使用渐近呢？
python、numpy、nested、sympy
好的，我有几个多维的numpy数组，这些都是症状对象(表达式)。特别是，在这些数组上调用numpy.dot()和numpy.tensordot()函数非常有用。我 可能 使用tensordot来做我需要做的事情，但当我想到要用嵌套tensordot调用替换像上面这样的50个左右的Einsten求和(其中indeces的顺序非常重要)时，我的大脑就
浏览 47提问于2013-03-25得票数 12
回答已采纳
1回答
Einsum优化基本操作失败
python、numpy、matrix、scipy、numpy-einsum
随着最近对Numpy (1.14)的更新，我发现它破坏了我的整个代码库。这是基于将默认的numpy einsum优化参数从False更改为True。因此，以下基本操作现在失败：b = np.random.random([50, 2])
np.einsum('bdc, ac ->-> 1120 new_view = <em
浏览 2提问于2018-02-11得票数 2
1回答
平均张量积
python、numpy、numpy-einsum
在python代码中，它确实是这样的(ewp是一个向量，re是一个张量)：q2 = numpy.tensordot当然，w_j和w_k并不独立于j=k。在这种情况下，只有j和k是相同的，我们得到< w_j*w_j*w_l*w_m> = <w_j>*<w_l>*<w_m>。表示<w_j w_k w
浏览 2提问于2016-10-15得票数 1
回答已采纳
1回答
Python中多张张量的有效约简
python、arrays、algorithm、numpy、linear-algebra
我试图像这样使用numpy.einsum实现它：但速度很慢。我还尝试了以下numpy.tensordot调用序列：for s in range(a.shape(res, w[:,s,t,:], (0,0))
z += np.tensordot(res, x[:,s
浏览 1提问于2016-03-07得票数 9
回答已采纳
1回答
复杂的矩阵乘法
python、numpy、matrix、scipy、sparse-matrix
我有一个(密集)矩阵n x n x m和一个稀疏向量(scipy.sparse) 1 x m。如果我们看一下我的密集n x n x m矩阵，它可以被解释为一个n x n矩阵，每个位置都有一个m x 1的向量。现在我想计算稀疏向量的点积，n x n矩阵中的每个m x 1密集向量产生一个包含所有这些点积的n x n矩阵。为此，一种方法是构建一个for循环，循环遍历n x n矩阵，然后使用scipy.sparse的.dot()函数计算矩阵中每个向量的点积。然
浏览 2提问于2016-05-18得票数 1
1回答
(numpy.einsum)
python、numpy
我已经让它使用了np.einsum()，但是我想知道是否有任何方法使它更快，因为这是我整个代码的瓶颈。np.einsum('...i,...ij,...j', A, B, A)np.einsum('...i, ...i',np.einsum('...i,...ij', A, B
浏览 3提问于2020-08-06得票数 3
回答已采纳
1回答
多维阵列一维矢量点积
python、numpy、multidimensional-array、linear-algebra、theano
我想用Theano计算两个多维数组沿的维数的和积。
我将首先准确地描述我想使用numpy做什么。numpy.tensordot和numpy.dot似乎总是做矩阵乘积，而本质上我是在寻找向量乘积的批次等价物。可能会在这里帮助我，但是我想再次在Theano中做这个特别的计算，它没有einsum的等价物。我需要使用dot、tensordot或Theano的专门的
浏览 7提问于2017-03-13得票数 4
1回答
在多维数组产品中，如何用和和对齐轴？
numpy、scipy、lapack、intel-mkl、numpy-einsum
当有一些重复的索引被加起来，而另一些没有的时候，做数组操作的最好方法是什么？在这些操作中，我似乎不得不使用einsum，但如果有一个tensordot选项，并为对齐但不加之和的维度设置一个标志，那就更好了。
有没有人知道一个快速的数字例程(也许是在拉帕克？)我需要的操作是由method_sum、method_einsum和method_matmul完成的。在匹配<
浏览 0提问于2016-10-10得票数 0
回答已采纳
1回答
NumPy中的逐元素矩阵乘法
python、arrays、image-processing、numpy、matrix-multiplication
我第一次真正尝试使用Python和NumPy来做一些图像处理。我有一个加载为3维NumPy数组的图像，其中轴0表示图像带，轴1和2表示像素的列和行。在此基础上，我需要获取表示每个像素的3x1矩阵，并执行一些操作，从而生成另一个3x1矩阵，该矩阵将用于构建结果图像。我的第一种方法(简化的随机数据)如下所示：import random
fact
浏览 1提问于2014-09-19得票数 7
回答已采纳
1回答
Fisher信息计算扩展
python、numpy、matrix、statistics、tensor
给定数据矩阵X.shape = (n, d)和单个预测变量的估计值y_pred.shape = (n,)，可以像这样计算费舍尔信息I：谢谢!
浏览 1提问于2018-02-08得票数 3
1回答
一行einsum函数具有“交错”输出索引，不可能使用tensordot重新创建？
python、arrays、numpy、numpy-einsum、tensordot
NumPy的tensordot和einsum函数之间的相似之处已经有了很好的记录，并在这个论坛上进行了广泛的讨论(例如、、、、)。然而，我遇到了一个使用einsum进行矩阵乘法的例子，我发现使用tensordot进行复制非常困难，甚至是不可能的:如果我们的两个数组是，
>>> A = np.array([[0, 1], [1, 0我用所有可能<e
浏览 5提问于2021-05-01得票数 2
回答已采纳
2回答
NumPy's‘`tensordot`’中PyTorch张量沿任意轴的乘积
matrix-multiplication、pytorch、dot-product
NumPy提供了非常有用的tensordot函数。它允许你计算两个元素的乘积ndarrays沿着任何轴(其大小匹配)。我很难在PyTorch中找到类似的东西。mm仅适用于二维数组，并且matmul具有一些不受欢迎的广播属性。 我是不是漏掉了什么？我真的要重塑数组的形状来模仿我想要使用的产品吗mm？
浏览 31提问于2018-07-10得票数 2
回答已采纳
2回答
Python/Numpy -矩阵乘一个2D数组和另一个2D数组的每一行
python、numpy、dot-product
做这件事最好的方法是什么？我知道这可以通过简单的python循环或使用numpy的apply_along_axis来完成，但是我想知道是否有任何好的方法可以完全在numpy的底层C代码中完成。我看了张索点和其他一些功能，但没有任何运气。我还尝试了以下几点：#c.shape = (3, 59, 1)
这实际上运行并给出了看起来大致正确的结果，只是结果数组不是20x3。
浏览 1提问于2014-01-31得票数 2
回答已采纳
1回答
如何使用numpy沿右轴计算标量积并将过程矢量化
python、python-3.x、numpy、linear-algebra
我也有一些特征值和向量，其中val具有维度(100,100，16)和vecs (100,100，16，16)，其中vecsx，y，:，i将是对应于第i个特征值valsx，y，i的点(x，y)处的矩阵的第现在我想要取网格上所有点的阵列的第一个特征向量，对测试矩阵进行矩阵乘积，然后将结果向量与网格上所有点的阵列的所有其他特征向量进行标量乘积，并对它们求和。结果数组的维
浏览 5提问于2019-08-07得票数 0
回答已采纳
2回答
Numpy:用三维张量乘以矩阵--建议
python、matrix、numpy、scipy、linear-algebra
我有一个带形状MxN的矩阵MxN和一个带有形状KxNxR的三维张量T。我想把P与T中的每个NxR矩阵相乘，得到一个KxMxR三维张量。P.dot(T).transpose(1,0,2)给出了所需的结果。对于这个问题是否有更好的解决方案(即摆脱transpose)？这一定是一个非常常见的操作，所以我猜想，其他人已经找到了不同的方法，例如使用tensordot (我尝试过，但没有得到想要的</e
浏览 4提问于2010-12-20得票数 14
回答已采纳
1回答
用Python实现大规模ndarray乘法的最快方法
python、anaconda、matrix-multiplication、intel-mkl
我目前正在研究一个耦合HMM的Python实现，它涉及元素级乘法，点积和维数(50，50，40，40，40，40，40，40)和维数ndarray (40,40,40,40)的和。第二次辐射或多或少是稀疏的，大约有70%的零。
到目前为止，我一直在使用numpy.einsum，它给了我相当慢的结果(算法运行大约需要3h )。我一直在四处寻找用Python进行大型数组操作的最佳方法，
浏览 1提问于2016-11-07得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
