在这篇文章中，我们将学习如何在两个数组之间进行内积。我们将同时研究一维数组和多维数组。让我们先来看看什么是Numpy数组。
什么是NumPy数组？
Numpy是一个开源的python库，用于科学计算。Numpy数组与列表类似，只是它包含类似数据类型的对象，并且比列表快得多。
它们是Python中用于科学计算的最重要的数据结构之一。numpy数组是高效的，多功能的，而且易于使用。它们也是多维的，意味着它们可以在一个以上的维度上存储数据。维数的数量被称为数组的等级。数组可以有任何等级，但大多数数组有一个或两个维度。
让我们看看如何创建一个Numpy数组。
import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
print (a)
输出
[1 2 3]
我们可以在一个简单的numpy.inner()函数的帮助下进行数组的内积。
语法:
numpy.inner(arr1, arr2)=sum(array1[:] , array2[:])
一维Numpy数组的内积
你可以使用下面的代码来实现Numpy数组的一维内积。
import numpy as np
a= np.array([1,2,3])
b= np.array([0,1,0])
product=np.inner(a,b)
print(product)
输出
2
这里的输出积等于[1*0+2*1+3*0]=2
多维数组的内积
你可以使用下面的代码来处理多维数组。
import numpy as np
a = np.array([[1,3], [4,5]])
b = np.array([[11, 12], [15, 16]])
product=np.inner(a,b)
print(product)
输出
[[ 47 63]
[104 140]]
总结
综上所述，我们学会了如何对Numpy数组进行内积。希望你觉得这篇文章很有用!
