为了重构我的部分代码，我想通过沿着给定的维度堆叠向量/矩阵来对一些矩阵乘法进行向量化。基本上，我想在下面的代码中摆脱for循环：

import numpy as np

test1 = np.array([1,2,3,4]).reshape(4,1)
test2 = np.array([5,6,7,8]).reshape(4,1)

vector = np.concatenate([test1, test2], axis=1)

matrix = np.zeros((2,2,4))
matrix[0,0,:] = np.ones((4,))
matrix[1,1,:] = np.ones((4,))*0.5

result = np.zeros(4)
for i in range(4):
    result[i] = vector[i,:] @ matrix[:,:,i] @ vector[i,:]

我尝试使用np.dot，但我无法正确匹配输入形状。我希望最后（对于上述代码）长度为4的向量。我是Python的初学者，如果这很简单，我道歉：）