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法律研究在 Python 中计算不同维度数组的张量点积
给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类数组对象的类数组对象 (a_axes, b_axes)，在由 a_axes 和 b_axes 指定的轴上对 a 和 b 的元素（分量）的乘积求和。第三个参数可以是一个单一的非负整数类标量 N；如果是这样，则对 a 的最后 N 维和 b 的前 N 维求和。
要计算不同维度数组的张量点积，请使用 numpy.tensordot() 方法。参数 a、b 是要“点积”的张量。参数 axes，整数类如果是一个整数 N，则按顺序对 a 的最后 N 个轴和 b 的前 N 个轴求和。相应轴的大小必须匹配。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np
使用 array() 方法创建两个不同维度的 NumPy 数组 -
arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)
arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)显示数组 -
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)检查两个数组的维度 -
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)检查两个数组的形状 -
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)要计算不同维度数组的张量点积，请在 Python 中使用 numpy.tensordot() 方法 -
print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Creating two numpy arrays with different dimensions using the array() method
arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)
arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)
# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)
# To compute the tensor dot product for arrays with different dimensions, use the numpy.tensordot() method in Python
print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2))输出
Array1... [[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]]] Array2... [['p' 'q'] ['r' 's']] Dimensions of Array1... 3 Dimensions of Array2... 2 Shape of Array1... (2, 2, 2) Shape of Array2... (2, 2) Tensor dot product... ['pqqrrrssss' 'pppppqqqqqqrrrrrrrssssssss']
更新于: 2022-03-02
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