将不同形状的矩阵分布式相乘，然后在numpy中将它们相加

是一个涉及到分布式计算和矩阵运算的问题。

分布式计算是指将计算任务分解成多个子任务，并在多台计算机上同时进行计算，以提高计算效率和处理大规模数据的能力。在云计算领域，分布式计算常用于处理大规模数据集、并行计算和机器学习等任务。

矩阵相乘是指将两个矩阵按照一定规则进行乘法运算，得到一个新的矩阵。在numpy中，可以使用numpy.dot()函数进行矩阵相乘操作。

针对将不同形状的矩阵进行分布式相乘，可以采用以下步骤：

1. 将矩阵分解成多个子矩阵：根据分布式计算的思想，将原始矩阵分解成多个子矩阵，每个子矩阵可以在不同的计算节点上进行计算。
2. 分布式计算：将每个子矩阵分配给不同的计算节点，利用并行计算的能力，分别在各个节点上进行矩阵相乘操作。
3. 合并结果：将各个计算节点上得到的子矩阵相乘结果进行合并，得到最终的结果矩阵。

在numpy中，可以使用numpy.concatenate()函数将多个子矩阵进行合并。具体代码示例如下：

import numpy as np

# 假设有两个不同形状的矩阵 A 和 B
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6, 7], [8, 9, 10]])

# 将矩阵 A 和 B 分解成多个子矩阵
A_submatrix_1 = A[:, 0:1]
A_submatrix_2 = A[:, 1:2]
B_submatrix_1 = B[0:1, :]
B_submatrix_2 = B[1:2, :]

# 在不同的计算节点上进行矩阵相乘
result_submatrix_1 = np.dot(A_submatrix_1, B_submatrix_1)
result_submatrix_2 = np.dot(A_submatrix_2, B_submatrix_2)

# 合并结果矩阵
result = np.concatenate((result_submatrix_1, result_submatrix_2), axis=1)

print(result)

以上代码中，我们将矩阵 A 和 B 分解成了四个子矩阵，分别是 A_submatrix_1、A_submatrix_2、B_submatrix_1 和 B_submatrix_2。然后在不同的计算节点上进行矩阵相乘操作，得到了两个结果子矩阵 result_submatrix_1 和 result_submatrix_2。最后，使用numpy.concatenate()函数将这两个子矩阵按列合并，得到最终的结果矩阵 result。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。另外，对于分布式计算的实现，可以使用各类分布式计算框架，如Apache Hadoop、Apache Spark等。

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