我有一组采用形状为(1222, 47, 47)的三维数组收集的矩阵，以及一个形状为(1222, 47)的二维数组中的一组向量。
是否存在将每个[47x47]矩阵与其对应的[47]向量相乘的广播方式？使用完整循环，这将是
numpy.vstack([A[n, :, :].dot(xb[n, :]) for n in range(A.shape[0])])
这对于1222个元素是可以的，但我可能会在以后有更多。我尝试dot，matrix_multiply，inner或inner1d符合条件，与transpose结合使用，但我没有完全理解。可以这样做吗？
答案 0 :(得分：3)
任何这些都应该这样做：
matrix_multiply(matrices, vectors[..., None])
np.einsum('ijk,ik->ij', matrices, vectors)
没有人会利用高度优化的图书馆。
将来的某个时候，当PEP 465已经实施时，使用Python＆gt; = 3.5，您应该能够做到：
matrices @ vectors[..., None]