学习序列的产品，从Python的传递到朱莉娅，我想转换的旧代码，我有，就是计算这个表达的序列的产品： 我在Python中有两个版本的代码，一个使用for循环实现，另一个使用广播。该for循环的版本是： import numpy as np
A = np.arange(1.,5.,1)
G = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
def calcF(G,A):
案例1（解决）：数组A具有形状（比如说）（300,50）。数组B是具有形状（300,5）的索引数组，因此指示行i行i旁边的“连续”行的索引。最终的结果是形状为（300,5,50）的数组C，例如C[i,j,:] = A[B[i,j],:]。这可以通过调用A[B,:]来完成。 这里是壳体1小脚本实例： import numpy as np
## A is the data array
A = n
真的有类似的问题here,here,here，但我真的不明白如何正确地将它们应用于我的案例。 我有一个矩阵数组和向量数组，我需要基于元素的点积。插图： In [1]: matrix1 = np.eye(5)
In [2]: matrix2 = np.eye(5) * 5
In [3]: matrices = np.array((matrix1,matrix2))
In [4]: mat