Python 如何将两个列表的矩阵乘以张量？

我有两个数组列表

splocations = [array([1,2,3]),array([4,5,6]),array([7,8,9])]
eviddisp = [array([10,11,12]), array([13,14,15])]

我想把它们相乘，这样我就可以把数组中的每个列表元素相乘。这里我会得到一个3x2矩阵，其中每个元素都是一个向量。所以矩阵元素[0,0]是

array([10, 22, 36]) = array([1,2,3]) * array([10,11,12])

所以这个矩阵实际上是一个3x2x3形状的张量。如何得到这个张量/矩阵

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我知道我需要以某种方式使用arraysplocations和ArrayVidDisp。我意识到，我正在用numpy的tensordot寻找一个解决方案，但我没有弄对。如何继续？

考虑到自动广播，我想这就是您想要的：

from numpy import array

splocations = [array([1,2,3]),array([4,5,6]),array([7,8,9])]
eviddisp = [array([10,11,12]), array([13,14,15])]

splocations = array(splocations)
viddisp = array(eviddisp)

result = splocations[:, None, :]*eviddisp

result

array([[[ 10,  22,  36],
        [ 13,  28,  45]],

       [[ 40,  55,  72],
        [ 52,  70,  90]],

       [[ 70,  88, 108],
        [ 91, 112, 135]]])

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[splocations[i]*eviddisp[i]为我在range2中的位置]？@Divakar:这是非常低效的。我正在寻找一个简单的解决方案。a[：2]*b，其中a和b分别作为arraysplocations和ArrayVidDisp？@Divakar：这会产生一个3x2的矩阵，而不是要求的张量。然后，尝试a[：，None]*b。您可以使用等效但更简洁的语法：splocations=np.array[[1,2,3]，[4,5,6]，[7,8,9]]。还要注意的是，在乘法步骤中，您可以不使用final:来执行相同的操作，正如@Divakar在注释中所示。我同意直接创建更好，但也许他真的有一个数组列表。我还喜欢显式地指定所有索引。很明显，结果是三维的，有时我甚至会写a[：，None，：]*b[None，：，：]来突出显示维度对。