numpy.inner #

麻木的。内部( a , b , / ) #

两个数组的内积。

一维数组的向量的普通内积(没有复杂的共轭),在更高的维度上是最后一个轴的和积。

参数
a, b类似数组

如果ab是非标量,则它们的最后一个维度必须匹配。

返回
输出数组

如果ab都是标量或都是一维数组,则返回标量;否则返回一个数组。 out.shape = (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1])

加薪
值错误

如果ab都是非标量,并且它们的最后一个维度具有不同的大小。

也可以看看

tensordot

对任意轴求和积。

dot

广义矩阵乘积,使用b的倒数第二个维度。

einsum

爱因斯坦求和约定。

笔记

对于向量(一维数组),它计算普通内积:

np.inner(a, b) = sum(a[:]*b[:])

更一般地,如果和:ndim(a) = r > 0ndim(b) = s > 0

np.inner(a, b) = np.tensordot(a, b, axes=(-1,-1))

或明确地:

np.inner(a, b)[i0,...,ir-2,j0,...,js-2]
     = sum(a[i0,...,ir-2,:]*b[j0,...,js-2,:])

此外,ab可能是标量,在这种情况下:

np.inner(a,b) = a*b

例子

向量的普通内积:

>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([0,1,0])
>>> np.inner(a, b)
2

一些多维的例子:

>>> 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]]])

b是标量的示例:

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