Python numpy linalg.tensorsolve用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.linalg.tensorsolve 的用法。

用法:

linalg.tensorsolve(a, b, axes=None)

求解 x 的张量方程 a x = b。

假设所有指数x与最右边的指数一起在乘积中求和a，例如，tensordot(a, x, axes=b.ndim).

参数：

a： array_like

系数张量，形状b.shape + Q.Q，一个元组，等于 sub-tensor 的形状a由适当数量的最右边的索引组成，并且必须是这样的prod(Q) == prod(b.shape)(在什么意义上a据说是‘square’)。

b： array_like

右手张量，可以是任何形状。

axes： 整数元组，可选

a 中的轴在反转之前向右重新排序。如果 None (默认)，则不进行重新排序。

返回：

x： ndarray，形状 Q

抛出：

LinAlgError

如果 a 是单数或不是‘square’(在上述意义上)。

例子：

>>> a = np.eye(2*3*4)
>>> a.shape = (2*3, 4, 2, 3, 4)
>>> b = np.random.randn(2*3, 4)
>>> x = np.linalg.tensorsolve(a, b)
>>> x.shape
(2, 3, 4)
>>> np.allclose(np.tensordot(a, x, axes=3), b)
True