python - 如何在NumPy中一次乘以3个以上的向量

我正在寻找一种矢量化的方法来在NumPy中乘以3个以上的向量。

举个例子，

X = np.array([1,2,3])
Y = np.array([4,5,6])
Z = np.array([7,8,9])


Multiply([X,Y,Z])

将产生作为输出

np.array([28, 80, 162])

我想要相乘的向量不必像上面那样单独定义。例如，可以是矩阵的行（或列），在这种情况下，我想将这种矩阵的所有行（或列）相乘。

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最佳答案

您可以使用ufunc的reduce方法：

>>> np.multiply.reduce((X, Y, Z))
array([ 28,  80, 162])

这里发生的是，从功能上看，ufunc np.multiply从技术上讲是类numpy.ufunc的实例。所有ufunc都具有four special methods，其中一个是.reduce()，在这种情况下，它会执行您要查找的操作，并从多个相同长度的1d数组生成1d结果。

默认轴为0；默认轴为0。如果要沿另一个轴工作，只需指定：

>>> np.multiply.reduce((X, Y, Z), axis=1)
array([  6, 120, 504])

关于python - 如何在NumPy中一次乘以3个以上的向量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55599437/