numpyでのベクトルと行列の積演算の一括処理

Question

複数のベクトルデータと行列の積の結果を今，下記のように求めています．

mat = np.array([[3,4,5],
                [4,2,3],
                [6,4,2]]) # 値は適当に入れてます

data = np.random.rand(50,3) 

result = np.empty((50,3))

for i in range(data.shape[0]):
    result[i] = np.dot(mat,data[i])

一応，結果は得られているのですが，dataのベクトル数が多くなると処理時間がかかってしまうので，一括で高速に処理させる方法はないでしょうか？

Answer 1

for文よりnumpyのブロードキャスティングが早いと仮定すると・・・

result = np.dot(mat, data.T)

のようにdataを転置してやってみてはどうでしょう？(data.Tではなくdata.transpose()と書いても同じ意味になると思います)

matは3x3の行列で、dataが50x3の行列なのでそのままではドット積は計算できませんが、やりたいことから考えるとdataを転置して3x50の行列にしてやればそのままドット積が計算できます。

実際に早くなるかどうかは試してみてください。for文よりnumpyの方が早いと期待したいところですよね・・・

Comments

[Haku_val]

数学の問題でしたね．．．
稚拙な質問でしたが，素早い解答ありがとうございます！
処理時間が短縮できました！！