如何使用Numpy实现：短一维向量与长向量各元素分别相乘

你可以通过以下几种简洁的方式实现需求，核心利用Numpy的广播机制或内置函数：

方法1：通过维度重塑（reshape）实现广播 #

给向量B增加一个维度，使其形状从(3,)变为(3,1)，之后与A相乘时Numpy会自动触发广播机制，完成对应元素的乘法：

import numpy as np

A = np.array([1, 2])
B = np.array([10, 20, 30])

result = B.reshape(-1, 1) * A
print(result)

方法2：用np.newaxis快速增加维度 #

np.newaxis是Numpy中用于扩展数组维度的便捷方式，效果和reshape一致：

result = B[:, np.newaxis] * A
print(result)

方法3：直接使用np.outer函数 #

Numpy的outer函数专门用于计算两个向量的外积，正好匹配你的需求场景：

result = np.outer(B, A)
print(result)

以上三种方法的输出结果均为：

[[10 20]
 [20 40]
 [30 60]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oliver Mohr Bonometti