numpy.dot

numpy.dot(a, b, out=None)

Скалярное произведение двух массивов.

Для 2-мерных массивов это эквивалентно матричному произведению, а для 1-мерных массивов — скалярному произведению векторов (без комплексного сопряжения). Для N-мерных массивов это сумма произведений по последней оси a и предпоследней оси b:

dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])

Параметры:	a : array_like Первый аргумент. b : array_like Второй аргумент. out : ndarray, необязательно Аргумент вывода. Он должен иметь тот же тип, что и возвращаемое значение, быть C-непрерывным и иметь тот же тип данных, что и возвращаемое значение для dot(a,b). Это функция производительности. Поэтому, если эти условия не выполнены, генерируется исключение вместо попытки гибкости.
Возвращаемое значение:	output : ndarray Возвращает скалярное произведение a и b. Если a и b являются скалярами или одномерными массивами, возвращается скаляр; в противном случае возвращается массив. Если задан out, возвращается он.
Исключения:	ValueError Если последняя размерность a не совпадает с предпоследней размерностью b.

См. также

vdot

Скалярное произведение с комплексом сопряжением.

tensordot

Произведение по произвольным осям.

einsum

Правила суммирования Эйнштейна.

matmul

Оператор ‘@’ как метод с параметром out.

Примеры

>>> np.dot(3, 4)
12

Ни один из аргументов не комплексно сопряжен:

>>> np.dot([2j, 3j], [2j, 3j])
(-13+0j)

Для 2-мерных массивов это матричное произведение:

>>> a = [[1, 0], [0, 1]]
>>> b = [[4, 1], [2, 2]]
>>> np.dot(a, b)
array([[4, 1],
       [2, 2]])

>>> a = np.arange(3*4*5*6).reshape((3,4,5,6))
>>> b = np.arange(3*4*5*6)[::-1].reshape((5,4,6,3))
>>> np.dot(a, b)[2,3,2,1,2,2]
499128
>>> sum(a[2,3,2,:] * b[1,2,:,2])
499128