我有两个矩阵A和B，它们的列数相等，但行数通常不相等。我想将矩阵A和B中的所有列对加起来。一个带有for循环的天真的实现是这样的：
import numpy as np
ncol = 3
nrow_A = 5
nrow_B = 10
A = np.ones((nrow_A,ncol))
B = np.zeros((nrow_B,ncol))
C = np.empty((nrow_A*nrow_B,ncol))
k = 0
for i in range(nrow_A):
for j in range(nrow_B):
C[k,:] = A[i,:]+B[j,:]
k += 1
在此示例中，它返回一个50 * 3的矩阵，该矩阵填充了1。感觉只需一行代码就可以实现。我怎样才能做到这一点？
如果A稍加调整形状，则可以将两个矩阵加在一起，然后将条目连接到结果数组的第一个轴中：
>>> np.concatenate(A[:,np.newaxis,:] + B)
array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
...
稍微快一点的替代方法concatenate是使用reshape：
(A[:,np.newaxis,:] + B).reshape(-1, 3)
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