NumPy 1-3

区分dot、inner、outer计算乘积函数

dot() :

dot(a, b)[i, j, k, m] = sum(a[i, j, :] * b[k, :, m])

一维计算的为内积，二维计算数组的矩阵乘积

数组a的最后一维的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和

inner() :

inner(a, b)[i, j, k, m] = sum(a[i, j, :] * b[k, m, :])

一维计算内积

数组a和b的最后一维的内积，因此a, b最后一维长度必须相同

outer() :

计算列向量和行向量的矩阵乘积，只适用于一维数组。如传入参数为多维数组，会展开为一维参数再进行计算。

NumPy-linalg(线性代数子库)

>>> a =np.random.rand(3, 3)
>>> a
array([[ 0.39732841,  0.66421174,  0.88486741],
       [ 0.63472452,  0.17235385,  0.79621823],
       [ 0.9531599 ,  0.32685541,  0.39387588]])
>>> b = np.random.rand(3)
>>> b
array([ 0.22883406,  0.16464909,  0.18437657])
>>> x = np.linalg.solve(a, b)
>>> x
array([ 0.09978295,  0.16204369,  0.09216763])

• To Be Continue