前言

NumPyNumPyNumPy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	内容
`dot`	两数组的点积
`vdot`	两向量的点积
`inner`	两数组的内积
`determinant`	数组的行列式
`matmul`	两数组的矩阵积
`inv`	求矩阵的逆
`solve`	求解线性矩阵方程

`numpy.inner()`

numpy.inner()函数返回一维数组的向量内积。

如果对于更高的维度，它返回最后一个轴上的和的乘积

import numpy as np
ans=np.inner(np.array([1,2,3,4]),np.array([1,2,3,4]))
print(ans)#[1,2,3,4].[1,2,3,4]

a=np.array(([[1,2],[3,4]]))
b=np.array(([[11,12],[13,14]]))
ans=np.inner(a,b)
print('内积:')
print(ans)

内积:
[[35 41][81 95]]

计算公式:

1∗11+2∗121*11+2*121∗11+2∗12, 1∗13+2∗141*13+2*141∗13+2∗14

3∗11+4∗123*11+4*123∗11+4∗12, 3∗13+4∗143*13+4*143∗13+4∗14

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