在过大的数组内部进行多重运算和加法

Question

我有一个形状为（M，N）的数组A，现在我想做这个操作

R = (A[:,newaxis,:] * A[newaxis,:,:]).sum(2)

它将生成一个（MxM）数组。现在的问题是数组很大，我得到了一个内存错误，因为MxMxN数组无法放入内存。在

最好的策略是什么？ C呢？map（）？或者有什么特别的功能吗？在

谢谢你， 大卫

Answer 1

我不确定您的阵列有多大，但以下是等效的：

R = np.einsum('ij,kj',A,A)

而且速度更快，内存消耗更少：

^{pr2}$

如果我将A的大小增加到(500,4000)，np.einsum将在大约2秒钟内完成计算，而由于必须创建的临时数组的大小，原始公式会使我的计算机停止运行。在

更新：

正如@Jaime在评论中指出的，np.dot(A,A.T)也是这个问题的一个等价公式，并且可以比np.einsum解决方案更快。完全归功于他指出了这一点，但万一他没有把它作为正式的解决方案，我想把它拉到主要答案中。在