我有一个张量U，它由n个维度为(d,k)的矩阵和一个维度为(k,n)的矩阵V组成。我想将它们相乘，以便结果返回维度为(d,n)的矩阵，其中第j列是U的矩阵j与V的第j列之间的矩阵乘法的结果。获得此信息的一种可能方法是:forjinrange(n):res[:,j]=U[:,:,j]*V[:,j]我想知道使用numpy库是否有更快的方法。特别是我在想np.tensordot()功能。这个小片段允许我将单个矩阵乘以一个标量，但是对向量的明显概括并没有返回我所希望的结果。a=np.array(range(1,17))a.shape=(4,4)b=np.array((1,2,3,4,5,6,7