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numpyでのベクトルと行列の積演算の一括処理

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Haku_val

score 6

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?

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回答 1

checkベストアンサー

+2

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・・・

投稿

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  • 2018/01/13 17:13

    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!!

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