使用 Scipy 计算两个矩阵的行点积的向量化方法

我想尽快计算相同维度的两个矩阵的行点积。这就是我这样做的方式：

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [3,4,5]])
b = np.array([[1,2,3], [1,2,3]])
result = np.array([])
for row1, row2 in a, b:
    result = np.append(result, np.dot(row1, row2))
print result

当然，输出是：

[ 26.  14.]

简单的方法是：

import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
b=np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
np.sum(a*b, axis=1)

这避免了 python 循环，并且在以下情况下速度更快：

def npsumdot(x, y):
    return np.sum(x*y, axis=1)

def loopdot(x, y):
    result = np.empty((x.shape[0]))
    for i in range(x.shape[0]):
        result[i] = np.dot(x[i], y[i])
    return result

timeit npsumdot(np.random.rand(500000,50),np.random.rand(500000,50))
# 1 loops, best of 3: 861 ms per loop
timeit loopdot(np.random.rand(500000,50),np.random.rand(500000,50))
# 1 loops, best of 3: 1.58 s per loop