numpy.ma.inner

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

Внутреннее произведение двух массивов.

Обычное внутреннее произведение векторов для 1-мерных 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 измерения должны совпадать.
Возвращает:	out : ndarray out.shape = a.shape[:-1] + b.shape[:-1]
Возможные исключения:	ValueError Если последнее измерение a и b имеет разный размер.

См. также

tensordot

Суммы произведений по произвольным осям.

dot

Обобщённое матричное произведение, использующее второе последнее измерение b.

einsum

Конвенция Эйнштейна для суммирования.

Примечания

Маскированные значения заменяются на 0.

Для векторов (1-мерных массивов) вычисляется 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.]])