Я пытаюсь как можно быстрее вычислить перекрестные произведения многих пар векторов 3x1. Этот n = 10000 a = np.random.rand(n, 3) b = np.random.rand(n, 3) numpy.cross(a, b) дает правильный ответ, но, мотивированный этим ответом на...

У меня следующая проблема. Из соображений производительности я использую numpy.tensordot , поэтому мои значения хранятся в тензорах и векторах. Один из моих расчетов выглядит так: <w_j> — ожидаемое значение w_j , а <sigma_i>...

Как преобразовать 100 из 8 векторов элементов в 10 16 векторов элементов, используя 1000 различных (8,16) весовых матриц? Каждый из 10 выходных векторов представляет собой сумму 100 скалярных произведений: A = np.random.randn(100,8) W =...

Как следует из названия, я хочу рассчитать покомпонентный продукт всех комбинаций столбцов двух матриц. Я уже нашел решение, используя numpy.einsum и numpy.hstack . Интересно, есть ли решение без hstack . Пусть a = [a_1, a_2, ..., a_n]...

Мне нужно умножить множество векторов бета на одну и ту же матрицу M. Предположим, что матрица M имеет форму (150,7), а бета-значения хранятся в переменной формы (7,128,128). Как бы вы вычислили продукт M * beta для каждого элемента beta?...