Numpy提供广义内积吗

在本文中，我们将介绍Numpy提供的内积函数以及广义内积的概念，并回答是否Numpy提供了广义内积。

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内积函数

Numpy提供了两个非常常用的内积函数：dot和inner。

dot函数的用法非常简单，它的作用是计算两个数组的点积。例如：

import numpy as np

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

c = np.dot(a, b)

print(c)

这段代码的输出结果是11，因为13+24=11。

inner函数的用法和dot函数类似，也是计算两个数组的点积。但是它的实现方式和dot函数略有不同，它将两个数组展开成一维数组，然后再做计算。例如：

import numpy as np

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

c = np.inner(a, b)

print(c)

这段代码的输出结果也是11。

广义内积是指不是点积的内积。点积是两个向量对应元素的乘积之和，而广义内积可以是不同的乘积或者不同的求和方式。

例如，我们可以定义一种新的内积方式，称之为L2内积。它的计算方式是：两个向量对应元素的平方差的和再取平方根。例如：

import numpy as np

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

def l2_inner(a, b):
    return np.sqrt(np.sum((a-b)**2))

c = l2_inner(a, b)

print(c)

这段代码的输出结果是2.8284271247461903，即L2内积。

Numpy的dot函数和inner函数只是计算两个数组的点积，而没有提供广义内积的计算功能。

但是，Numpy提供了一些其他的函数，可以用来计算类似广义内积那样的操作，比如：

因此，虽然Numpy没有提供广义内积函数，但我们可以利用其他函数进行类似的计算。

本文介绍了Numpy提供的内积函数以及广义内积的概念，并回答了是否Numpy提供了广义内积的问题。虽然Numpy没有提供广义内积函数，但我们可以利用其他函数进行类似的计算。