如何为范围内的i矢量化np.dot（vector_a，vector_b [：，i]）？

Question

我有一个形状为（3,1）的numpy数组vector_a。如果我将它与形状（1,3）的vector_b相乘，我得到一个形状（3,3）的结果。

现在，vector_b实际上是一个（3，N）numpy列向量的数组。我想将这些列向量中的每一个乘以vector_a以生成N 3x3矩阵，形状结果（N，3,3）

我做了以下事情：

r = np.dot(vector_a.reshape(1,3,1), vector_b.T.reshape(N, 1, 3))

我期待r的形状（N，3,3），但我的形状为（1,3,64,3）???我不知道为什么我会得到这种形状。 vector_a和vector_b都是C连续的。我尝试在执行vector_b.T.reshape(N, 1, 3)之前将vector_b转换为F连续但我仍然得到相同的r形状（1,3,64,3）。

有人知道如何写出正确的表达方式吗？

Answer 1

作为替代解决方案，如果您使用einsum，则可以避免为点积重新整形数组：

np.einsum('ij,jk->kij', vector_a, vector_b)

Answer 2

此处使用broadcasting和ndarray.T -

vector_b.T[:,None,:]*vector_a