基本上我必須做很多矩陣向量產品，其中 3x3 矩陣存盤為 (nxnx 3 x 3) numpy 陣列的最后兩個條目，向量是對應 (nxnx 3) 中的最后一列大批。
目前，我在前兩個索引上回圈得很不雅，并分別計算每個矩陣向量乘積：
length=1000
x=np.random.rand(length,length,3)
A=np.random.rand(length,length,3,3)
result=np.zeros((length,length,3))
for i in range(0,length):
for j in range(0,length):
result[i,j,:]=A[i,j,:,:].dot(x[i,j,:])
然而，這很慢。有沒有更有效的方法來避免這個 i,j for 回圈？我仍在嘗試學習 numpy 方法。;)
此外，在我的現實生活中，矩陣非常稀疏（> 0.999 稀疏度），因此任何可以給我一些關于如何合并它的提示的人都可以加分。
非常感謝！
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