numpy.ma.dot

ma.dot(a, b, strict=False, выход=None)

Возвращает скалярное произведение двух массивов.

Эта функция эквивалентна numpy.dot которая учитывает замаскированные значения. Обратите внимание, что strict и выход находятся в другой позиции, чем в версии метода. Для поддержания совместимости с соответствующим методом рекомендуется обрабатывать необязательные аргументы как только ключевые. В какой-то момент это может стать обязательным.

Параметры:

a, bmasked_array_like

Входные массивы.

strictbool, необязательно

Маскированные данные распространяются (True) или устанавливаются в 0 (False) для вычисления. По умолчанию False. Распространение маски означает, что если маскированное значение появляется в строке или столбце, вся строка или столбец считается маскированным.

выходmasked_array, опционально

Выходной аргумент. Он должен иметь точный вид, который был бы возвращен, если бы не использовался. В частности, он должен иметь правильный тип, быть C-непрерывным, и его dtype должен быть dtype, который был бы возвращен для dot(a,b). Это функция производительности. Поэтому, если эти условия не выполнены, возникает исключение, вместо попытки быть гибким.

Смотрите также

numpy.dot

Эквивалентная функция для ndarrays.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> import numpy as np
>>> a = np.ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[1, 0, 0], [0, 0, 0]])
>>> b = np.ma.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], mask=[[1, 0], [0, 0], [0, 0]])
>>> np.ma.dot(a, b)
masked_array(
  data=[[21, 26],
        [45, 64]],
  mask=[[False, False],
        [False, False]],
  fill_value=999999)
>>> np.ma.dot(a, b, strict=True)
masked_array(
  data=[[--, --],
        [--, 64]],
  mask=[[ True,  True],
        [ True, False]],
  fill_value=999999)

НазадОткрыть во вкладке