我试图了解numpy.tensordot命令是如何工作的。我浏览了在这个论坛上发布的与这个命令有关的不同问题。此外,axes (1,0)表示将对axes 1 in a和axes 0 in b进行求和。因此,我把沿轴1、a和b中的零轴之和,然后手工计算答案,但结果是不同的。也许我的理解是沿着某一特定轴相加是错误的。请有人解释一下我们是如何在下面的代码中得到最终结果的
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。然而,为了提高效率,我正在寻找一种完全以矢量化方式执行此计算