向量内积/点积_两个向量的内积和外积

向量内积/点积_两个向量的内积和外积向量内积/点积在向量空间Rn中,自然基下,向量x=(x1,…,xn)和y=(y1,…,yn)在向量空间\mathbb{R}^n中,自然基下,向量\boldsymbol{x}=(x_1,\ldots,x_n)和\boldsymbol{y}=(y_1,\ldots,y_n)在向量空间Rn中,自然基下,向量x=(x1​,…,xn​)和y=(y1​,…,yn​)的点积(dotproduct),或称内…

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向量内积/点积

在 向 量 空 间 R n 中 , 自 然 基 下 , 向 量 x = ( x 1 , … , x n ) 和 y = ( y 1 , … , y n ) 在向量空间\mathbb{R}^n中,自然基下,向量\boldsymbol{x}=(x_1,\ldots,x_n)和 \boldsymbol{y}=(y_1,\ldots,y_n) Rnx=(x1,,xn)y=(y1,,yn)点积(dot product),或称内积(inner product),定义为:
x ⋅ y = x 1 y 1 + ⋯ + x n y n = ∑ i = 1 n x i y i \boldsymbol{x}\cdot\boldsymbol{y}=x_1y_1+\cdots+x_ny_n=\displaystyle\sum_{i=1}^{n}x_iy_i xy=x1y1++xnyn=i=1nxiyi

Python3

numpy.inner

#%%
import numpy as np
from numpy import inner

x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])

inner_product = inner(x,y)

print(inner_product)
32
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