将numpy ndarray与一维数组相乘

numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高性能的多维数组对象ndarray，以及对这些数组进行操作的函数。ndarray是numpy中最重要的数据结构，它是一个多维数组对象，可以存储相同类型的元素。

将numpy ndarray与一维数组相乘可以使用numpy的广播（broadcasting）机制来实现。广播是numpy中一种处理不同形状的数组的机制，它能够在一定条件下自动调整数组的形状，使得它们能够进行元素级别的操作。

具体实现方式如下：

import numpy as np

ndarray = np.array([[1, 2], [3, 4]])  # 定义一个二维数组
array = np.array([5, 6])  # 定义一个一维数组

result = ndarray * array  # 将二维数组与一维数组相乘

print(result)

输出结果为：

[[ 5 12]
 [15 24]]

在这个例子中，二维数组ndarray与一维数组array进行了元素级别的相乘操作。广播机制使得一维数组array被自动扩展为与二维数组ndarray相同的形状，然后进行相乘操作。

numpy的ndarray与一维数组相乘的应用场景包括矩阵运算、向量运算、图像处理等。例如，在机器学习中，可以使用numpy的ndarray与一维数组相乘来进行特征向量与权重矩阵的乘法运算。

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