NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 2

NumPy 线性代数

NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明：

函数 描述
dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。
vdot 两个向量的点积
inner 两个数组的内积
matmul 两个数组的矩阵积
determinant 数组的行列式
solve 求解线性矩阵方程
inv 计算矩阵的乘法逆矩阵

numpy.vdot()

numpy.vdot() 函数是两个向量的点积。 如果第一个参数是复数，那么它的共轭复数会用于计算。 如果参数是多维数组，它会被展开。

实例

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[11,12],[13,14]])

vdot 将数组展开计算内积

print (np.vdot(a,b))

输出结果为：

130

计算式为：

111 + 212 + 313 + 414 = 130