numpy.ma.innerproduct

ma.innerproduct(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, barray_like

Если a и b не являются скалярами, их последние измерения должны совпадать.

Возвращает

outndarray

out.shape = a.shape[:-1] + b.shape[:-1]

Возбуждает

ValueError

Если последнее измерение a и b имеет различный размер.

См. также

tensordot

Сумма произведений по произвольным осям.

dot

Обобщённое матричное произведение, использующее второе с конца измерение b.

einsum

Конвенция Эйнштейна для суммирования.

Примечания

Маскированные значения заменяются на 0.

Для векторов (одномерных массивов) вычисляет 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 явным образом:

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.]])