Numpy广播所有行对上的元素式乘积？

Numpy广播是一种处理不同形状的数组进行计算的机制，它使得在不进行显式循环的情况下，能够进行元素级别的操作。广播的一种常见应用是对两个数组进行元素乘积操作。

对于给定的两个数组，如果它们的形状不完全相同，Numpy会自动进行广播操作，使得它们的形状变得兼容，从而可以进行元素级别的操作。在广播中，较小的数组会被扩展，使其形状与较大数组一致，然后执行元素级别的操作。

针对"Numpy广播所有行对上的元素式乘积"这个问题，假设有两个数组A和B，它们的形状分别为(A行, A列)和(B行, B列)。如果要对两个数组的所有行进行元素级别的乘积操作，可以使用广播机制，将较小数组扩展为与较大数组相同的形状，然后进行元素级别的乘积操作。

具体实现代码如下所示：

import numpy as np

# 定义两个示例数组
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

B = np.array([[2],
              [3]])

# 广播操作，将数组B扩展为与数组A相同的形状
B_broadcasted = np.broadcast_to(B, A.shape)

# 执行元素级别的乘积操作
result = A * B_broadcasted

print(result)

以上代码中，数组A表示一个2行3列的数组，数组B表示一个2行1列的数组。通过广播操作，将数组B扩展为2行3列的形状，然后执行元素级别的乘积操作，得到结果矩阵。

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