带爱因斯坦求和约定的 Python 数组轴求和

einsum() 方法对操作数求爱因斯坦求和约定。使用爱因斯坦求和约定，可以使用简单的方式表示许多常见的多维线性代数数组运算。在隐式模式下，einsum 计算这些值。在显式模式下，einsum 提供了进一步的灵活性来计算其他数组运算，这些运算可能不被认为是经典的爱因斯坦求和运算，方法是禁用或强制对指定的下标标签求和。

对于带爱因斯坦求和约定的数组轴求和（在轴上求和），在 Python 中使用 numpy.einsum() 方法。第 1 个参数是下标。它指定求和的下标，作为用逗号分隔的下标标签列表。第 2 个参数是操作数。这些是进行运算的数组。

步骤

首先，导入所需的库 −

import numpy as np

使用 arange() 和 reshape() 方法创建 numpy 数组 −

arr = np.arange(16).reshape(4,4)

显示数组 −

print("Our Array...\n",arr)

检查维度 −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

获取数据类型 −

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

获取形状 −

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

对于带有爱因斯坦求和约定的数组轴求和（沿轴求和），在 Python 中使用 numpy.einsum() 方法 −

print("\nResult...\n",np.einsum('ij->i', arr))

示例

import numpy as np

# Creating a numpy array using the arange() and reshape() method
arr = np.arange(16).reshape(4,4)

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# For Array axis summations (sum over an axis) with Einstein summation convention, use the numpy.einsum() method in Python.
print("\nResult...\n",np.einsum('ij->i', arr))

输出

Our Array...
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(4, 4)

Result...
[ 6 22 38 54]

已在以下日期更新：28-Feb-2022

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