Numpy 三维数组的元素级乘积

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy对三维数组进行元素级乘积的操作。

假设我们有两个3D数组 X 和 Y ，其中 X 拥有形状为 (m,n,p) 的三维数组， Y 拥有形状为 (m,n,p) 的三维数组。现在我们想要对 X 和 Y 的对应元素进行乘积，得到一个新的3D数组 Z。可以简单地使用 np.multiply() 函数来实现这一操作：

import numpy as np

X = np.random.rand(5, 6, 7)
Y = np.random.rand(5, 6, 7)

Z = np.multiply(X, Y)

通过使用 np.multiply() 函数，我们得到了 Z，它的形状与 X 和 Y 相同，并包含对应元素的乘积。

在进行元素级乘积时，需要确保两个数组的形状相同。如果它们的形状不同，可以使用Numpy的广播机制自动将形状转换为相同的形式。例如：

X = np.random.rand(5, 6, 7)
Y = np.random.rand(6, 7)

Z = np.multiply(X, Y)

在这个例子中，我们将形状为 (6,7) 的 Y 与形状为 (5,6,7) 的 X 进行元素级乘积。由于 Y 只有两个维度，Numpy利用广播规则自动将其扩展为与 X 相同的形状 (5,6,7)。

阅读更多：Numpy 教程

总结

Numpy提供了一个快速简单的方法，可以通过 np.multiply() 函数实现3D数组的元素级乘积操作。在进行此操作之前，需要确保两个数组的形状相同，或利用Numpy的广播规则将它们自动广播到相同大小的形状。