两个一维numpy数组点乘得到什么

如果两个一维NumPy数组进行点乘运算，将得到两个数组所有元素的积之和（即点积）。点积的计算方法是，将两个数组对应位置上的元素相乘，然后将所有乘积相加。例如：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = np.dot(arr1, arr2)

print(result)

输出结果为：

32

在这个示例中，两个数组的点积为1*4 + 2*5 + 3*6 = 32。因此，两个一维NumPy数组进行点乘运算得到的是两个数组所有元素的积之和。需要使用NumPy的dot函数来进行点乘运算。

相关问题

两个一维numpy数组叉乘得到什么

一维NumPy数组是没有叉乘运算的。叉乘通常是用于三维向量的运算，它的结果是一个新的向量。在三维向量的叉乘中，结果向量的大小是原始向量所在平面的面积，方向垂直于该平面。在NumPy中，可以通过cross函数来进行三维向量的叉乘运算。

因此，如果你想对两个一维NumPy数组进行叉乘运算，将会出现错误。如果你需要对一维数组进行运算，可以使用点乘或者乘法运算。

python两个一维数组先叉乘再点乘

可以使用numpy库实现两个一维数组的叉乘和点乘。

叉乘可以使用numpy的cross函数实现：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.cross(a, b)
print(c)

输出结果为：

[-3  6 -3]

点乘可以使用numpy的dot函数实现：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.dot(a, b)
print(c)

输出结果为：

32

需要注意的是，叉乘的结果是一个向量，而点乘的结果是一个标量。