numpy.linalg.tensorsolve

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

解张量方程 a x = b 为X。

假设所有指数 x 与最右边的指数 a ，例如， tensordot(a, x, axes=b.ndim) .

参数

aarray_like

形状系数张量 b.shape + Q . Q 一个元组，等于 a 由适当数量的最右边的指数组成，并且必须 prod(Q) == prod(b.shape) （从哪个意义上说 a 据说是“正方形”）。

barray_like

右手张量，可以是任何形状。

axes整数元组，可选

轴在 a 在反转之前，向右重新排序。如果没有（默认），则不会重新排序。

返回

xNdarray，形状Q

加薪

LinAlgError

如果 a 是单数还是非“方形”（在上述意义上）。

参见

numpy.tensordot, tensorinv, numpy.einsum

实例

>>> 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

numpy.linalg.solve numpy.linalg.lstsq