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法律获取一维和二维数组的内积
要获取两个数组的内积，在 Python 中使用 numpy.inner() 方法。向量的一般内积是一维数组，高维度中是对最后轴的和积。参数是 a 和 b，两个向量。如果 a 和 b 为非标量，则它们的最后一个维度必须匹配。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建两个 numpy 一维数组 −
arr1 = np.arange(2).reshape((1,1,2)) arr2 = np.arange(6).reshape((3,2))
显示数组 −
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)检查两个数组的维度 −
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)检查两个数组的形状 −
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)要获取两个数组的内积，请使用 numpy.inner() 方法 −
print("\nResult (Inner Product)...\n",np.inner(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.arange(2).reshape((1,1,2))
arr2 = np.arange(6).reshape((3,2))
# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)
# To get the Inner product of two arrays, use the numpy.inner() method in Python
# Ordinary inner product of vectors for 1-D arrays, in higher dimensions a sum product over the last axes.
print("\nResult (Inner Product)...\n",np.inner(arr1, arr2))输出
Array1... [[[0 1]]] Array2... [[0 1] [2 3] [4 5]] Dimensions of Array1... 3 Dimensions of Array2... 2 Shape of Array1... (1, 1, 2) Shape of Array2... (3, 2) Result (Inner Product)... [[[1 3 5]]]
更新于: 2022 年 3 月 2 日
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