python-每行乘以不同的旋转矩阵

概述此函数将n行姿势中的每行乘以不同的旋转矩阵.是否有可能通过使用旋转矩阵的3d张量来避免循环？def transform(ref, pose): n, d = pose.shape p = ref[:, :d].copy() c = np.cos(ref[:, 2]) s = np.sin(ref[:, 2]) for

此函数将n行姿势中的每行乘以不同的旋转矩阵.是否有可能通过使用旋转矩阵的3d张量来避免循环？

def transform(ref,pose):    n,d = pose.shape    p = ref[:,:d].copy()    c = np.cos(ref[:,2])    s = np.sin(ref[:,2])    for i in range(n):        p[i,:2] += pose[i,:2].dot(np.array([[c[i],s[i]],[-s[i],c[i]]]))    return p

最佳答案这是一个有np.einsum的-

# Setup 3D rotation matrixcs = np.empty((n,2,2))cs[:,0] = ccs[:,1,1] = ccs[:,1] = scs[:,0] = -s# Perform 3D matrix multiplications with einsump_out = ref[:,:d].copy()p_out[:,:2] += np.einsum('ij,ijk->ik',pose[:,:2],cs)

或者,将c的两个分配步骤替换为涉及一个einsum的一个步骤-

np.einsum('ijj->ij',cs)[...] = c[:,None]

在np.einsum中使用带有True值的optimize标志来利用BLAS.

另外,我们可以在Python 3.x中使用np.matmul / @运算符替换einsum部分-

p_out[:,:2] += np.matmul(pose[:,None,cs)[:,0]

总结

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