Tính toán sản phẩm dấu chấm tensor cho các mảng có các kích thước khác nhau với các trục giống mảng bằng Python

Cho hai tenxơ, a và b và một đối tượng giống mảng chứa hai đối tượng giống mảng (a_axes, b_axes), tính tổng các tích của các phần tử (thành phần) của a và b trên các trục được chỉ định bởi a_axes và b_axes. Đối số thứ ba có thể là một vô hướng giống số nguyên không âm, N; Nếu đúng như vậy, thì N kích thước cuối cùng của a và N thứ nguyên đầu tiên của b sẽ được cộng lại.

Các bước

Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -

import numpy as np

Tạo hai mảng rỗng với các kích thước khác nhau bằng phương thức array () -

arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)

arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)

Hiển thị các mảng -

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

Kiểm tra Kích thước của cả hai mảng -

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

Kiểm tra Hình dạng của cả hai mảng -

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

Để tính tích số dấu chấm tensor cho các mảng có các kích thước khác nhau, hãy sử dụng phương thức numpy.tensordot () -

print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2, ((0, 1), (0, 1))))

Ví dụ

import numpy as np

# Creating two numpy arrays with different dimensions using the array() method
arr1 = np.array(range(1, 9))
arr1.shape = (2, 2, 2)
arr2 = np.array(('p', 'q', 'r', 's'), dtype=object)
arr2.shape = (2, 2)

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To compute the tensor dot product for arrays with different dimensions, use the numpy.tensordot() method in Python
print("\nTensor dot product...\n", np.tensordot(arr1, arr2, ((0, 1), (0, 1))))

Đầu ra

Array1...
[[[1 2]
[3 4]]

[[5 6]
[7 8]]]

Array2...
[['p' 'q']
['r' 's']]

Dimensions of Array1...
3

Dimensions of Array2...
2

Shape of Array1...
(2, 2, 2)

Shape of Array2...
(2, 2)

Tensor dot product...
['pqqqrrrrrsssssss' 'ppqqqqrrrrrrssssssss']