numpy.ma.inner

numpy.ma.inner(a, b) [source]

Внутреннее произведение двух массивов.

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

Параметры:	a, b : array_like Если a и b не являются скалярами, их последние размерности должны совпадать.
Возвращает:	out : ndarray out.shape = a.shape[:-1] + b.shape[:-1]
Возможные исключения:	ValueError Если последняя размерность a и b имеет различный размер.

См. также

tensordot

Суммы произведений по произвольным осям.

dot

Обобщённое матричное произведение, использующее предпоследнюю размерность b.

einsum

Условные обозначения для суммирования Эйнштейна.

Примечания

Для векторов (одномерных массивов) вычисляется обычное внутреннее произведение:

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

Более обще, 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 многомерного случая:

>>> 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.]])