将一个数组的每一行与另一个数组的每个元素乘以numpy
问题内容：
我在numpy中有两个数组A和B。 甲 保持直角坐标系中，每行是在三维空间中的一个点，并且具有的形状（R，3）。 B
的形状为（r，n），并保存整数。
我想做的是将B的每个元素与A中的每一行相乘，以使结果数组的形状为（r，n，3）。因此，例如：
# r = 3
A = np.array([1,1,1, 2,2,2, 3,3,3]).reshape(3,3)
# n = 2
B = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60]).reshape(3,2)
# Result with shape (3, 2, 3):
# [[[10,10,10], [20,20,20]],
# [[60,60,60], [80,80,80]]
# [[150,150,150], [180,180,180]]]
我很确定可以使用来完成此操作np.einsum，但是我已经尝试了很长时间了，并且无法使其正常工作。
问题答案：
使用broadcasting-
A[:,None,:]*B[:,:,None]
由于np.einsum还支持广播，因此您也可以使用它（感谢@ajcr提出了这个简洁的版本）-
np.einsum('ij,ik->ikj',A,B)
样品运行-
In [22]: A
Out[22]:
array([[1, 1, 1],
[2, 2, 2],
[3, 3, 3]])
In [23]: B
Out[23]:
array([[10, 20],
[30, 40],
[50, 60]])
In [24]: A[:,None,:]*B[:,:,None]
Out[24]:
array([[[ 10, 10, 10],
[ 20, 20, 20]],
[[ 60, 60, 60],
[ 80, 80, 80]],
[[150, 150, 150],
[180, 180, 180]]])
In [25]: np.einsum('ijk,ij->ijk',A[:,None,:],B)
Out[25]:
array([[[ 10, 10, 10],
[ 20, 20, 20]],
[[ 60, 60, 60],
[ 80, 80, 80]],
[[150, 150, 150],
[180, 180, 180]]])
