将 numpy 标量数组乘以向量数组

Question

我有一个 numpy 向量数组，我需要乘以一个标量数组。例如：

>>> import numpy
>>> x = numpy.array([0.1, 0.2])
>>> y = numpy.array([[1.1,2.2,3.3],[4.4,5.5,6.6]])

我可以像这样将单个元素相乘：

>>> x[0]*y[0]
array([ 0.11,  0.22,  0.33])

但是当我尝试将整个数组相乘时，我得到：

>>> x*y
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

我认为这与广播规则有关。将这两个数组元素与 numpy 相乘的最快方法是什么？

Answer 1

I[1]: x = np.array([0.1, 0.2])

I[2]: y = np.array([[1.1,2.2,3.3],[4.4,5.5,6.6]])


I[3]: y*x[:,np.newaxis]
O[3]: 
array([[ 0.11,  0.22,  0.33],
       [ 0.88,  1.1 ,  1.32]])