Numpy python中的多维数组乘法

我有两个阵列：

L, M, N = 6, 31, 500
A = np.random.random((L, M, N))
B = np.random.random((L, L))

我试图得到一个数组C，这样：

C = B * A

C has dimension  [L, M, N]  

我试图回答张贴在这个，但它没有给我想要的输出

上述代码的for循环版本为：

L, M, N = 6, 31, 500
A = np.random.random((L, M, N))
B = np.random.random((L, L))

z1 = []
for j in range(M):
    a = np.squeeze(A[:, j, :])
    z1.append(np.dot(B, a))

z2 = np.stack(z1)

---

我认为您正在寻找可以指定沿哪些轴求和的位置：

np.tensordot(B,A,axes=(1,0))

---

如果您将

B

的两个维度设置为不同，则模糊性会减少。我认为您不需要挤压

<代码>A[：，j:::

将是2d。

np.einsum（'kl，lmn->kmn'，B，A）

应该可以工作；但是你的迭代解意味着一个“mkn”顺序。