将(N，N)矩阵与向量(V)相乘，使得输出的形状为(N，N，V)

将(N, N)矩阵与向量(V)相乘，使得输出的形状为(N, N, V)。

这个操作可以通过广播（broadcasting）和矩阵乘法（matrix multiplication）来实现。首先，我们需要将向量(V)扩展为形状为(N, N, V)的矩阵，然后进行矩阵乘法运算。

具体步骤如下：

1. 将向量(V)扩展为形状为(N, N, V)的矩阵。这可以通过将向量(V)复制N*N次，并在第三个维度上进行堆叠来实现。例如，如果向量(V)的形状为(V,)，则可以使用以下代码将其扩展为形状为(N, N, V)的矩阵：

import numpy as np

V_expanded = np.expand_dims(V, axis=0)  # 扩展为形状为(1, V)的矩阵
V_expanded = np.tile(V_expanded, (N*N, 1))  # 复制N*N次，形状为(N*N, V)
V_expanded = np.reshape(V_expanded, (N, N, V))  # 重塑为形状为(N, N, V)的矩阵

1. 进行矩阵乘法运算。将(N, N)矩阵与形状为(N, N, V)的矩阵相乘，得到形状为(N, N, V)的输出矩阵。可以使用NumPy库中的dot函数来实现矩阵乘法运算。例如：

import numpy as np

output = np.dot(matrix, V_expanded)

这样，输出的形状就为(N, N, V)，其中每个元素都是将(N, N)矩阵与向量(V)相乘的结果。

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