如果有一个三维数组，如何进行点积运算？

对于三维数组，点积（dot product）的概念依然存在，但需要按照特定的方式进行。在处理每个元素对时，你需要将每一对对应维度的元素相乘，然后将所有这样的乘积相加。不过，如果你想要沿某条轴方向进行点积（如深度优先），可以先沿着该轴展平（flatten）数组，然后再进行一维数组的点积。

在NumPy中，可以使用`numpy.dot()`函数处理二维数组之间的点积，但对于三维及以上维度的数组，你需要明确指定操作的轴。例如：

import numpy as np

# 假设我们有三维数组a和b
array_a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
array_b = np.array([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])

# 沿着第一个轴（列）进行点积
result = np.tensordot(array_a, array_b, axes=([1], [1]))

# 输出结果将是一个新的三维数组

在这个例子中，`axes=([1], [1])`表示在两个数组的第一个轴上匹配并计算点积。