如何计算一维数组与嵌套数组中每个子数组的点积

以下是基于NumPy的几种实现方式，都可以直接得到你需要的输出形状：

方法1：矩阵乘法（最简洁） #

利用NumPy的@矩阵乘法运算符，直接将一维数组x转为列向量参与运算，一步得到目标形状结果：

import numpy as np

x = np.array([1,4,5])
y = np.array([[1,1,2], [4,2,1], [0,0,1]])

result = y @ x.reshape(-1, 1)
print(result)
# 输出：[[15]
#        [17]
#        [ 5]]

方法2：点积+维度调整 #

用np.dot计算点积后调整维度即可匹配要求：

result = np.dot(y, x).reshape(-1, 1)

方法3：广播乘后求和 #

开启keepdims参数保持输出的二维结构，无需额外调整维度：

result = np.sum(x * y, axis=1, keepdims=True)

三种方法输出结果完全一致，均符合预期要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13467695