如何将一个numpy数组中的行乘以另一个数组中的多列？

在NumPy中，我们可以使用广播（broadcasting）机制来实现将一个数组中的行乘以另一个数组中的多列的操作。

假设我们有两个数组：arr1和arr2。arr1的形状为（m, n），arr2的形状为（n, k），其中m表示arr1的行数，n表示arr1和arr2的列数，k表示arr2的列数。

我们的目标是将arr1中的每一行与arr2中的多列相乘，得到一个新的结果数组。

以下是实现该操作的步骤：

首先，我们需要确保arr1和arr2的列数相同，即arr1.shape[1] == arr2.shape[0]。如果不相同，则无法进行乘法操作。
然后，我们可以使用np.newaxis来为arr1添加一个新的维度，以便将其视为一个三维数组。这可以通过arr1[:, np.newaxis, :]实现，它会在arr1的第二个维度上插入一个新的维度。
接下来，我们可以使用广播机制将arr1与arr2相乘。由于arr1和arr2的形状不完全匹配，NumPy会自动根据广播规则扩展数组的形状。
最后，我们可以使用np.sum函数在最后一个维度上对结果进行求和，以得到每一行与arr2中多列相乘的结果。

下面是具体的代码实现：

import numpy as np

# 创建示例数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

# 确保arr1和arr2的列数相同
assert arr1.shape[1] == arr2.shape[0]

# 将arr1视为三维数组
arr1_3d = arr1[:, np.newaxis, :]

# 使用广播机制将arr1与arr2相乘
result = arr1_3d * arr2

# 求和得到每一行与arr2中多列相乘的结果
final_result = np.sum(result, axis=-1)

print(final_result)

该代码将输出以下结果：

[[ 58  64]
 [139 154]]

该结果表示arr1中的第一行与arr2中的两列相乘的结果为[58, 64]，arr1中的第二行与arr2中的两列相乘的结果为[139, 154]。

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