我有一个像这样的numpy 2D数组：
[[1, 2], [3, 4]]
还有一个像这样的单独向量：[5, 6]。
在这种情况下，操作是np.inner，这是我在2D数组的每一行和单独的向量之间进行余弦相似度的一项较大任务的一部分。
我的预期输出是[np.inner([1, 2], [5, 6]), np.inner([3, 4], [5, 6]]。我可以使用apply_along_axis完成此操作，但是有什么方法可以向量化此操作并使它比apply_along_axis更具性能吗？
关于如何在两个2D数组的成对行之间对这些类型的操作进行矢量处理，有很多已回答的问题，但是在这种情况下，我需要对一个2D数组与另一个矢量之间的操作进行矢量化。我可以将[5, 6]转换为[[5, 6], [5, 6]]，然后进行矢量化处理，但是在大规模情况下，我需要一个解决方案，在该操作中，我可以在操作中使用其他矢量本身，而不是将其转换为带有一排行的2D数组副本。
参考方案
听起来您需要`np.dot'
In [3]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
In [4]: b = np.array([5, 6])
In [5]: a.dot(b)
Out[5]: array([17, 39])
In [6]: np.inner(a[0], b)
Out[6]: 17
In [7]: np.inner(a[1], b)
Out[7]: 39
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