numpy.ma.dot

numpy.ma.dot(a, b, strict=False, out=None) [source]

Возвращает скалярное произведение двух массивов.

Эта функция эквивалентна numpy.dot, но учитывает значения с маской. Обратите внимание, что strict и out расположены иначе, чем в методе. Для сохранения совместимости с соответствующим методом рекомендуется рассматривать необязательные аргументы только как ключевые. В какой-то момент это может стать обязательным.

Примечание

В настоящее время работает только с двумерными массивами.

Параметры:

a, b : masked_array_like Массивы-входные данные. strict : bool, optional Указывает, распространяются ли значения с маской (True) или устанавливаются в 0 (False) для вычисления. По умолчанию False. Распространение маски означает, что если в строке или столбце встречается замаскированное значение, вся строка или столбец считаются замаскированными. out : masked_array, optional Аргумент вывода. Он должен иметь точно такой же тип, который был бы возвращён, если бы он не использовался. В частности, он должен иметь правильный тип, должен быть непрерывным в памяти (C-contiguous) и его тип данных должен быть типом данных, который возвращался бы для dot(a,b). Это функция повышения производительности. Поэтому, если эти условия не выполнены, возникает исключение вместо попытки гибкости. Новое в версии 1.10.2.

См. также

numpy.dot

Эквивалентная функция для nd-массивов.

Примеры

>>> a = ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[1, 0, 0], [0, 0, 0]])
>>> b = ma.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], mask=[[1, 0], [0, 0], [0, 0]])
>>> np.ma.dot(a, b)
masked_array(data =
 [[21 26]
 [45 64]],
             mask =
 [[False False]
 [False False]],
       fill_value = 999999)
>>> np.ma.dot(a, b, strict=True)
masked_array(data =
 [[-- --]
 [-- 64]],
             mask =
 [[ True  True]
 [ True False]],
       fill_value = 999999)