我正在做MNIST数据集，并试图获得两个向量w_i(ith class)和a_k(kth sample)的外积。
对于w_i，i = 0...9具有784个坐标。
对于a_k，k = 1...n也具有784个坐标。
我创建了两个数组w_ij和a_ij，它们包含所有十个类和k个样本。 w_ij的形状为（10，784），a_ij的形状为（n，784）。
我试图获得类似以下结果：
[[w_0 dot a_1, w_0 dot a_2, ... , w_0 dot a_n], # (first row)
[w_1 dot a_1, w_1 dot a_2, ..., w_1 dot a_n], # (second row)
...,
[w_9 dot a_1, ..., w_9 dot a_n]] # (nth row)
因此，数组的形状应类似于
(10, n)。我尝试使用scipy.outer(w_ij, a_k)或scipy.multiply.outer(w_ij, a_k)。但是，它导致我得到一个形状为(7840, 784*n)的结果。有人可以指引我走正确的道路吗？ 最佳答案
您似乎需要以下条件：
res = np.einsum('pi,qi->pq', w, a)
这是以下索引符号的简写：
res[p,q] = w[p,i]*a[q,i]
在这种表示法中，约定是对所有未出现在输出中的索引求和
但是，请注意，
ij,jk->ik只是标准矩阵乘积，而ij->ji只是矩阵转置。所以我们可以简化如下np.einsum('pi,qi->pq', w, a) # as before
np.einsum('pi,iq->pq', w, a.T) # transpose and swapping indices cancel out
np.einsum('ij,jk->ik', w, a.T) # index names don't matter
w @ a.T # wait a sec, this is just matrix multiplication (python 3.5+)
关于python - Python中的多维外部产品，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/40095686/