我有一个二维数组A，我在这里代表[v_1, v_2, v_3, ..., v_n]。
我有一个3-d张量B，我在这里代表[m_1, m_2, m_3, ...n m_n]。
A.type = numpy.ndarray
A.shape = (300, 4)
B.type = numpy.ndarray
B.shape = (300, 4, 2)
我希望得到1D数组C = A*B，C = [u_1, u_2, u_3, ..., u_n] u_i = np.dot(v_i, m_i)
如果不将1重复到n并使用numpy.tensordot()优先于A和B，我该怎么做？
答案 0 :(得分：2)
您可以使用np.einsum功能执行此操作。这将让你给作为字符串提供的数组的每个维度一个字母（索引），并使用爱因斯坦和符号来处理。所以在你的情况下，我会说：
np.einsum( "ik,ikl->il", A,B )
所以在这种情况下我会命名A i，k - ＆gt;的维度。 300,4和B的尺寸必须是i，k和其他东西，例如l - ＆gt; 300,4,2然后用箭头指定你想要的尺寸。如果您没有在箭头后面的符号中提供字母（索引），则此维度将被累加。所以你做过“ik，ikl-＆gt; l”它会总结300维度。