numpy.vecmat

numpy.vecmat(x1, x2, /, out=None, *, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, axes, axis]) = <ufunc 'vecmat'>

两个数组的向量-矩阵点积.

给定 x1 中的向量(或向量堆栈) \(\mathbf{v}\) 和 x2 中的矩阵(或矩阵堆栈) \(\mathbf{A}\) ,向量-矩阵积定义为:

\[\mathbf{b} \cdot \mathbf{A} = \sum_{i=0}^{n-1} \overline{v_i}A_{ij}\]

其中,求和是对 x1 的最后一个维度和 x2 的倒数第二个维度进行的(除非指定了 axes ), \(\overline{v_i}\) 表示如果 \(v\) 是复数,则取复共轭,否则取单位值.(对于非共轭向量-矩阵乘积,请使用 np.matvec(x2.mT, x1) .)

在 2.2.0 版本加入.

参数:

x1, x2array_like

输入数组,不允许使用标量.

outndarray, 可选

存储结果的位置.如果提供,它必须具有删除求和轴后的 x1 和 x2 的广播形状.如果未提供或为 None,则使用新分配的数组.

\kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc docs .

返回:

yndarray

输入的向量-矩阵积.

提出:

ValueError

如果 x1 的最后一个维度和 x2 的倒数第二个维度的大小不相同.

如果传递了标量值.

参见

vecdot

向量-向量积.

matvec

矩阵向量积.

matmul

矩阵-矩阵积.

einsum

爱因斯坦求和约定.

示例

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沿着 X 和 Y 投影向量.

>>> v = np.array([0., 4., 2.])
>>> a = np.array([[1., 0., 0.],
...               [0., 1., 0.],
...               [0., 0., 0.]])
>>> np.vecmat(v, a)
array([ 0.,  4., 0.])

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