Python Numpy矩阵乘法如何将单元格取值改为乘积均值而非总和

实现方法 #

你可以通过以下两种Numpy常用方式实现乘积项均值的计算：

• 方法1：直接对原矩阵乘法的结果除以内积维度的长度
  矩阵乘法中每个位置的求和项数等于两个数组做内积的维度长度（你的示例中a的第一维长度为2，即每个单元格是2个乘积项的和），直接除以该长度即可得到均值，运算效率最高：

  import numpy as np
  a = np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
  b = np.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]])
  c = np.dot(np.transpose(a), b) / a.shape[0]
  

  示例中第一个单元格的计算结果为2/2 = 1.0，符合你要的均值逻辑。
• 方法2：通过广播机制直接沿内积轴求均值
  如果你不想手动计算除数，也可以先将两个数组广播到相同维度，对应位置相乘后直接沿内积维度求均值，可读性更强：

  c = (a.T[:, :, np.newaxis] * b[np.newaxis, :, :]).mean(axis=1)
  

两种方法的计算结果完全一致，你可以根据自己的使用场景选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者axia_so2