numpy:如何在两个不同形状的数组之间计算这个产品?

很抱歉,我的问题标题听起来可能含糊不清,因为我不知道这类操作的确切名称。

给定张量 A (n_m_m)和一维数组 b (n)我想换一个张量 B (nmm)使得 乙 是二者之间的乘法 一 和 乙 .

一个可能但丑陋的解决方案是展平(重塑) 一 首先,即转换 一 在二维数组中,然后应用 dot 手术,最后整形背部。

是否有标准/简单的操作 numpy 要做到这一点?

例如,

A = np.ones(12).reshape(3, 2, 2)
b = np.array([2, 3, 4])

预期的 乙 是

[[[2, 2],
  [2, 2]],
 [[3, 3],
  [3, 3]],
 [[4, 4],
  [4, 4]]]