多重矩阵乘法

在 numpy 中，我有一个 N 3x3 矩阵的数组。这是我如何存储它们的示例（我正在抽象内容）：

N = 10
matrices = np.ones((N, 3, 3))

我还有一个 3 向量数组，这是一个例子：

vectors = np.ones((N, 3))

我似乎无法弄清楚如何通过 numpy 将它们相乘，从而实现这样的目标：

result_vectors = []
for matrix, vector in zip(matrices, vectors):
    result_vectors.append(matrix @ vector)

与result_vector的形状（转换为数组后）是(N, 3)。 然而，由于速度原因，列表实现是不可能的。

我尝试过使用 np.dot 进行各种换位，但最终结果的形状不正确。

Use np.einsum https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.einsum.html -

np.einsum('ijk,ik->ij',matrices,vectors)

Steps :

1) 保持第一根轴对齐。

2) 对输入数组中的最后一个轴进行求和归约。

3）让剩余的轴（第二个轴从matrices) 逐元素相乘。