numpy.inner

numpy.inner(a, b)

Внутреннее произведение двух массивов.

Обычное внутреннее произведение векторов для одномерных массивов (без комплексного сопряжения), в многомерном случае — сумма произведений по последним осям.

Параметры:	a, b : array_like Если a и b являются нескалярными, их последние размерности должны совпадать.
Возвращаемое значение:	out : ndarray out.shape = a.shape[:-1] + b.shape[:-1]
Исключения:	ValueError Если последняя размерность a и b имеет разный размер.

См. также

tensordot

Сумма произведений по произвольным осям.

dot

Обобщённое матричное произведение, использующее предпоследнюю размерность b.

einsum

Конвенция Эйнштейна для суммирования.

Примечания

Для векторов (одномерных массивов) вычисляет обычное внутреннее произведение:

np.inner(a, b) = sum(a[:]*b[:])

В более общем случае, если ndim(a) = r > 0 и ndim(b) = s > 0:

np.inner(a, b) = np.tensordot(a, b, axes=(-1,-1))

или явно:

np.inner(a, b)[i0,...,ir-1,j0,...,js-1]
     = sum(a[i0,...,ir-1,:]*b[j0,...,js-1,:])

Кроме того, a или b могут быть скалярами, в этом случае:

np.inner(a,b) = a*b

Примеры

Обычное внутреннее произведение для векторов:

>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([0,1,0])
>>> np.inner(a, b)
2

Пример для многомерных массивов:

>>> a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> b = np.arange(4)
>>> np.inner(a, b)
array([[ 14,  38,  62],
       [ 86, 110, 134]])

Пример, где b является скаляром:

>>> np.inner(np.eye(2), 7)
array([[ 7.,  0.],
       [ 0.,  7.]])