如果我有两个向量和一个稀疏掩码，其中大部分为0，少数为1，是否有一种有效的方法来计算a和b的掩码点积？我的解决方案效率很低，因为它计算了一堆对结果没有贡献的零：
a = np.random.normal(size=1000)
b = np.random.normal(size=1000)
m = np.random.choice([0,1], size=1000, p=[0.99, 0.01])
prod = np.sum(a*b*m)
(在我的实际问题中，我有n-dim数组，而不是1-dim，但问题是一样的(
mask = np.where(m > 0)
np.sum(a[mask] * b[mask])
===更新===
正如评论人士所指出的，将第二行写为CCD_ 3稍快。据推测，Numpy不需要构建中间数组。