Pythonで配列のような軸を持つさまざまな次元の配列のテンソル内積を計算します

2つのテンソルaとb、および2つのarray_likeオブジェクト（a_axes、b_axes）を含むarray_likeオブジェクトが与えられた場合、a_axesとb_axesで指定された軸上のaとbの要素（コンポーネント）の積を合計します。 3番目の引数は、単一の非負のinteger_likeスカラーNにすることができます。そのような場合、aの最後のN次元とbの最初のN次元が合計されます。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

array（）メソッドを使用して次元の異なる2つのnumpy配列を作成する-

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

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

配列を表示する-

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

両方のアレイの寸法を確認してください-

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

両方のアレイの形状を確認してください-

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

異なる次元の配列のテンソル内積を計算するには、numpy.tensordot（）メソッド-

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

例

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))))

出力

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']