我正在进行Python和NumPy的第一次真正的尝试，以进行一些图像处理 . 我将图像加载为3维NumPy数组，其中轴0表示图像带，而轴1和2表示像素的列和行 . 由此，我需要采用代表每个像素的3x1矩阵并执行一些操作，从而产生另一个3x1矩阵，这将用于构建结果图像 .
我的第一种方法（简化和随机数据）如下所示：
import numpy as np
import random
factor = np.random.rand(3,3)
input = np.random.rand(3,100,100)
results = np.zeros((3,100,100))
for x in range(100):
for y in range(100):
results[:,x,y] = np.dot(factor,input[:,x,y])
但这让我感到不雅和低效 . 有没有办法在元素方面做到这一点，例如：
results = np.dot(factor,input,ElementWiseOnAxis0)
在试图找到这个问题的解决方案时，我遇到了this问题，这显然非常相似 . 但是，提交人无法解决问题令他们满意 . 我希望自2012年以来某些事情发生了变化，或者我的问题与他们的问题有很大的不同，使其更容易解决 .
1 回答
Numpy数组默认使用逐元素乘法 . 查看numpy.einsum和numpy.tensordot . 我想你要找的是这样的：