Question

很抱歉，我的问题的标题听起来含糊不清，因为我不知道该操作的确切名称。

给出一个张量A（N×M×M）和一维数组b（N），我想得到另一个张量B（N×M× M），使得B中的每个项目（M×M）是A和b之间的乘法。

一个可能但丑陋的解决方案是首先将A展平（重塑），即将A转换为2D数组，然后应用dot操作，最后重新塑形。 / p>

numpy中是否有任何标准/简单的操作来实现这一目标？

例如，

A = np.ones(12).reshape(3, 2, 2)
b = np.array([2, 3, 4])

预期的B是

[[[2, 2],
  [2, 2]],
 [[3, 3],
  [3, 3]],
 [[4, 4],
  [4, 4]]]

Answer 1

您要寻找的是broadcasting；用两个词，在某些维度上将数组b的值更改为1，以更好地控制将要发生的事情； b中的元素总数将保持不变，但是您可以选择数组在算术运算中的行为：

A*b.reshape((3,1,1))