Nhận sản phẩm bên trong của mảng một chiều và hai chiều bằng Python

Để lấy sản phẩm Bên trong của hai mảng, hãy sử dụng phương thức numpy.inner () trong Python. Sản phẩm bên trong thông thường của vectơ cho mảng 1-D, ở các kích thước cao hơn một tích tổng trên các trục cuối cùng. Tham số là 1 và b, hai vectơ. Nếu a và b không phải là phân số, thì kích thước cuối cùng của chúng phải khớp nhau.

Các bước

Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -

import numpy as np

Tạo hai mảng một chiều vô cùng phức tạp bằng cách sử dụng phương thức array () -

arr1 = np.arange(2).reshape((1,1,2))
arr2 = np.arange(6).reshape((3,2))

Hiển thị các mảng -

print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

Kiểm tra Kích thước của cả hai mảng -

print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

Kiểm tra Hình dạng của cả hai mảng -

print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

Để lấy sản phẩm bên trong của hai mảng, hãy sử dụng phương thức numpy.inner () -

print("\nResult (Inner Product)...\n",np.inner(arr1, arr2))

Ví dụ

import numpy as np

# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.arange(2).reshape((1,1,2))
arr2 = np.arange(6).reshape((3,2))

# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)

# To get the Inner product of two arrays, use the numpy.inner() method in Python
# Ordinary inner product of vectors for 1-D arrays, in higher dimensions a sum product over the last axes.
print("\nResult (Inner Product)...\n",np.inner(arr1, arr2))

Đầu ra

Array1...
[[[0 1]]]

Array2...
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]

Dimensions of Array1...
3

Dimensions of Array2...
2

Shape of Array1...
(1, 1, 2)

Shape of Array2...
(3, 2)

Result (Inner Product)...
[[[1 3 5]]]