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numpy.linalg.tensorsolve（a，b，axes = None ）[源代码] ¶

求解x 的张量方程。a x = b

假设所有指标X相加过的产品，与最右边的指数一起一个，因为在做，例如， 。tensordot(a, x, axes=b.ndim)

参量

一个array_like

形状系数张量。Q，一个元组，等于该子张量的形状一由它的最右边的索引的适当数量的，并且必须使得 （其中感测一个被说成是“方”）。b.shape + Qprod(Q) == prod(b.shape)

b array_like

右手张量，可以是任何形状。

轴的整数元组，可选

反转前，将a轴重新排序到右侧。如果为None（默认），则不进行任何重新排序。

退货

x ndarray，形状为Q

加薪

LinAlgError

如果a是单数形式或不是'square'形式（在上述意义上）。

也可以看看

numpy.tensordot，tensorinv，numpy.einsum

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