numpy.ma.innerproduct

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

Внутреннее произведение двух массивов.

Обычное внутреннее произведение векторов для 1-мерных массивов (без комплексного сопряжения), в высших 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 разный размер.

См. также

tensordot

Сумма произведений по произвольным осям.

dot

Обобщенное матричное произведение, использующее предпоследнюю размерность b.

einsum

Конвенция суммирования Эйнштейна.

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 с многомерными массивами:

>>> 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.]])