主页 / coding / 问题 / 79265302
Accepted
IzaeDA
Asked: 2024-12-09 22:20:56 +0800 CST

按特殊逻辑对列值求和

  • 772

假设我们有一个如下数组：

a = np.array([
    [k11, k12, k13, k14, k15, k16, k17, k18],
    [k21, k22, k23, k24, k25, k26, k27, k28],
    [k31, k32, k33, k34, k35, k36, k37, k38],
    [k41, k42, k43, k44, k45, k46, k47, k48]
])

const = C

我需要从这个数组创建一个向量，像这样（runge kutta 4）：

result = np.array([
    const * (k11 + 2*k21 + 2*k31 + k41),
    const * (k12 + 2*k22 + 2*k32 + k42),
    const * (k13 + 2*k23 + 2*k33 + k43),
        ....
    const * (k18 + 2*k28 + 2*k38 + k48)
])

我可以循环执行此操作，但我很确定 numpy 方法允许以矢量形式执行此操作。

python

3 个回答

  1. result = (const * np.asarray([1, 2, 2, 1])) @ a
    • 首先通过 提供系数的权重const * np.asarray([1, 2, 2, 1])。
    • 然后利用 计算乘积（将其视为逐列点积，或者 1×4 矩阵和 4×8 矩阵之间的矩阵-矩阵乘积）@。

    请注意，提供一个最小的、可重复的示例将有助于比较我的和你的解决方案的等效性。

    • 4

  2. 只需几个步骤即可轻松完成：

    a[1, :] *= 2
a[2, :] *= 2
result = np.sum(a, axis=0)
result = const * result
    • 2
  3. Best Answer

    np.einsum解决方案：

    result = const * np.einsum('ij,i->j', a, [1, 2, 2, 1])

    ij,i是维度a和系数。结果j为缺失i，这意味着该维度在数组中相乘并求和。

    这个解决方案很棒，因为它对维度非常明确，无需任何重塑或转置。对于较大的矩阵或较长的乘法链，运算顺序将针对速度进行优化。

    • 2

相关问题