使用 Python 中的爱因斯坦求和约定对数组轴求和

einsum() 方法评估操作数上的爱因斯坦求和约定。使用爱因斯坦求和约定，许多常见的多维线性代数数组运算可以以简单的方式表示。在隐式模式下，einsum 计算这些值。在显式模式下，einsum 通过禁用或强制对指定下标标签求和，提供了进一步的灵活性来计算可能不被视为经典爱因斯坦求和运算的其他数组运算。

对于使用爱因斯坦求和约定的数组轴求和(对轴求和)，请使用 Python 中的 numpy.einsum() 方法。第一个参数是下标。它将求和的下标指定为以逗号分隔的下标标签列表。第二个参数是操作数。这些是操作的数组。

步骤

首先，导入所需的库 −

import numpy as np

使用 arange() 和 reshape() 方法创建 numpy 数组 −

arr = np.arange(16).reshape(4,4)

显示数组 −

print("Our Array...\n",arr)

Check the Dimensions −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

获取数据类型 −

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

获取形状 −

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

对于使用爱因斯坦求和约定的数组轴求和(沿轴求和)，请使用 Python 中的 numpy.einsum() 方法 −

print("\nResult...\n",np.einsum('ij->i', arr))

示例

import numpy as np

# 使用 arange() 和 reshape() 方法创建 numpy 数组
arr = np.arange(16).reshape(4,4)

# 显示数组
print("Our Array...\n",arr)

# 检查尺寸
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# 获取数据类型
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# 获取形状
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# 对于使用爱因斯坦求和约定的数组轴求和(对轴求和)，请使用 Python 中的 numpy.einsum() 方法。
print("\nResult...\n",np.einsum('ij->i', arr))

输出

Our Array...
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(4, 4)

Result...
[ 6 22 38 54]

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有用资源

• python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/