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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

3回答

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numpyのみでブロック行列の内積を求める方法

de_mirage

総合スコア6

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/12/31 02:36

編集2020/12/31 02:49

numpyのみで下記のようなブロック行列同士の内積を計算したいのですが,このようなことは可能でしょうか?
[a1, a2,...,aN]・[b1, b2,...,bN] = a1b1 + a2b2 + ... + aN*bN (an,bnは行列)
for文とzipを使えば計算できるのですが,Nが大きいとき計算に時間がかかるため高速なnumpyでできる方法があれば教えていただきたいです.

python

1inner = 0 2for a, b in zip(a_matrix, b_matrix) 3 inner += np.dot(a, b)

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guest

回答3

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python

1import numpy as np 2 3a = np.array([1,2,3]) 4b = np.array([4,5,6]) 5 6print(a@b) 7# 32

投稿2020/12/31 03:45

meg_

総合スコア10716

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データが以下だとします。

python

1>>> import numpy as np 2>>> 3>>> N = 2 4>>> L = 3 5>>> 6>>> m1 = [np.arange(i,i+4).reshape((N,N)) for i in range(L)] 7>>> m2 = [np.arange(i,i+4).reshape((N,N)) for i in range(L+1,2*L+1)] 8>>> print(m1) 9[array([[0, 1], 10 [2, 3]]), array([[1, 2], 11 [3, 4]]), array([[2, 3], 12 [4, 5]])] 13>>> print(m2) 14[array([[4, 5], 15 [6, 7]]), array([[5, 6], 16 [7, 8]]), array([[6, 7], 17 [8, 9]])]

これを処理するのが以下です。

python

1>>> M1 = np.zeros(N*N*L).reshape(N*L,N) 2>>> M2 = np.zeros(N*N*L).reshape(N,N*L) 3>>> 4>>> for i in range(L): 5... M1[i*N:i*N+N,:] = m1[i] 6... M2[:,i*N:i*N+N] = m2[i] 7... 8>>> M3 = np.dot(M1,M2) 9>>> m3 = [np.split(M, 3) for M in np.split(M3,3, axis=1)] 10>>> m4 = sum([m3[i][j] for i in range(L) for j in range(L)]) 11>>> print(m4) 12[[171. 198.] 13 [387. 450.]]

conatinateを使うと遅いので、空のndarrayを作って代入しています。

投稿2020/12/31 04:41

ppaul

総合スコア24668

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0

np.vdot(a, b) があります。
numpy.vdot — NumPy v1.21.dev0 Manual

Python

1>>> a = np.array([np.matrix([[m * 3 + n for n in range(3)] for m in range(3)]) for _ in range(1000000)]) 2>>> b = deepcopy(a) 3>>> np.vdot(a,b) 4204000000

追記:
行列について無知を晒してドヤ顔してしまった……

投稿2020/12/31 04:29

編集2020/12/31 04:45
A_kirisaki

総合スコア2853

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