Python | Numpy np.ma.innerproduct() 方法

简介

NumPy（Numerical Python）是一种基于Python语言的数值计算扩展，包括：

• 一个强大的N维数组对象 ndarray
• 广播功能函数
• 集成 C/C++ 和 Fortran 代码的工具
• 线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数

NumPy 的一个重要特性是它的数组计算。在NumPy中，数组的维度称为轴（axes），轴的个数称为秩（rank），比如在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 1] 是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴。那个轴的长度为3。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个维度（dimension）。比如说，二维（2D）数组的一个维度就是一个一维（1D）数组。

NumPy还有一个重要的特性——一个数组的元素必须是同一类型的。比如，如果一个数组的元素是整数类型，那么它就不能包含字符串或者浮点数。数组可以使用以下数据类型创建：

布尔：bool_

整数：int_, intc, intp, int8, int16, int32, int64

无符号整数：uint8, uint16, uint32, uint64

浮点数：float_, float16, float32, float64

复数：complex_, complex64, complex128

np.ma.innerproduct()方法

描述

numpy.ma.innerproduct(a, b)函数返回沿一维的成对累积和的数组。如果 a 和 b 的 shapes 不匹配，它们被广播成一个共同的形状（详情请参见 numpy.broadcast）。如果某一维的 shape 为1，这一个维度会被重用。如果两个数组都离散，离散运算符 $(a_i^H)b_i$ 用于计算内积；如果两个数组都连续，BLAS处理内积。如果一维离散，另一维连续，则使用 BLAS。如果有一个数组为空（维度为 0），则返回该数组的类型。

该函数是 numpy.ma.dot() 和 numpy.inner() 的特殊情况，有较小的通用性。一般情况下，使用 numpy.ma.dot() 或 numpy.vdot() 更好。

语法

numpy.ma.innerproduct(a, b)

参数

a：输入数组。

b：输入数组。

返回值

沿一维重叠求和的数组。

实例

import numpy as np

# 输入不同的数组，做测试
arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [4, 5, 6]

# 利用np.ma.innerproduct()函数，求累积和
res = np.ma.innerproduct(arr1, arr2)

# 打印结果
print(res)

输出结果为：

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注意事项

• numpy.ma.innerproduct()不支持复数输入。
• numpy的版本在1.15.0之前，输入的数组必须都是 1 维，从1.16.0版本开始支持类似matmul的广播。