Python numpy ma.dot用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.dot 的用法。

用法:

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

返回两个数组的点积。

这个函数相当于numpy.dot考虑到屏蔽值。注意严格的和out与方法版本中的位置不同。为了保持与相应方法的兼容性，建议将可选参数仅视为关键字。在某些时候，这可能是强制性的。

注意

目前仅适用于二维数组。

参数：

a, b： masked_array_like

输入数组。

strict： 布尔型，可选

屏蔽数据是传播 (True) 还是设置为 0 (False) 以进行计算。默认为假。传播掩码意味着如果被掩码的值出现在行或列中，则将整行或列视为被掩码。

out： masked_array，可选

输出参数。这必须具有在未使用时将返回的确切类型。特别是，它必须具有正确的类型，必须是C-contiguous，并且它的 dtype 必须是要返回的 dtype点(a,b).这是一个性能特征。因此，如果不满足这些条件，则会引发异常，而不是尝试灵活处理。

例子：

>>> 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)