以下是一个示例代码，可以实现按行名字合并向量：

import numpy as np

def merge_vectors_by_row_name(vectors, names):
    unique_names = np.unique(names)  # 获取唯一的行名字
    
    merged_vectors = []
    for name in unique_names:
        rows = np.where(names == name)  # 获取与当前行名字相同的行的索引
        merged_vector = np.sum(vectors[rows], axis=0)  # 将相同行名字的向量合并
        merged_vectors.append(merged_vector)
        
    return np.array(merged_vectors)

# 示例数据
vectors = np.array([[1, 2, 3],
                    [4, 5, 6],
                    [7, 8, 9],
                    [10, 11, 12]])

names = np.array(['A', 'B', 'A', 'B'])

# 调用函数进行合并
merged = merge_vectors_by_row_name(vectors, names)

print(merged)

输出结果为：

[[ 8 10 12]
 [14 16 18]]

在示例中，我们定义了一个merge_vectors_by_row_name函数，该函数接受两个参数：向量矩阵vectors和行名字向量names。首先，我们使用np.unique函数获取唯一的行名字。然后，对于每个唯一的行名字，我们使用np.where函数获取与该行名字相同的行的索引，并使用np.sum函数将这些行的向量按行求和得到合并后的向量。最后，我们将所有合并后的向量放入一个列表中，并使用np.array函数将其转换为矩阵返回。