numpy.ma.inner

ma.inner(a, b)[source]

Внутреннее произведение двух массивов.

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

Параметры

a, barray_like

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

Возвращает

outndarray

Если a и b оба являются скалярами или оба являются одномерными массивами, возвращается скаляр; в противном случае возвращается массив. out.shape = (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1])

Исключения

ValueError

Если оба a и b не являются скалярами и их последние размерности имеют разные размеры.

См. также

tensordot

Сумма произведений по произвольным осям.

dot

Обобщенное матричное произведение, используя предпоследнюю размерность b.

einsum

Условное обозначение Эйнштейна.

Примечания

Маскированные значения заменяются на 0.

Для векторов (одномерных 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-2,j0,...,js-2]
     = sum(a[i0,...,ir-2,:]*b[j0,...,js-2,:])

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

Некоторые многомерные примеры:

>>> a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> b = np.arange(4)
>>> c = np.inner(a, b)
>>> c.shape
(2, 3)
>>> c
array([[ 14,  38,  62],
       [ 86, 110, 134]])

>>> a = np.arange(2).reshape((1,1,2))
>>> b = np.arange(6).reshape((3,2))
>>> c = np.inner(a, b)
>>> c.shape
(1, 1, 3)
>>> c
array([[[1, 3, 5]]])

Пример, где b является скаляром:

>>> np.inner(np.eye(2), 7)
array([[7., 0.],
       [0., 7.]])