numpy.dot
numpy.dot(a, b, out=None)
两个数组的点积
来源(http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html)
如果是二维数组则相当于矩阵乘积。一维数组则是内积。N维是在一、二至最后轴和产品上的B：
dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])
参数：
- a:array_like，第一个参数
- b:array_like，第二个参数
- out:ndarray,可选
输出参数，如果没有设置，则会返回C-contiguous，并且他的Dtype会是dot(a,b)矩阵的类型（看不懂，大至意思应该是这样）- Returns:output : ndarray
返回a和b的积，如果a和b是标量或一维数据则会返回一个数，其他则返回数组。- Raises:ValueError :
要符合矩阵乘积的尺寸要求，不然会报异常。
示范：
>>> np.dot(3, 4)
12
两个都是一维数组：
>>> np.dot([2j, 3j], [2j, 3j])
(-13+0j)
二维矩阵：
>>> a = [[1, 0], [0, 1]]
>>> b = [[4, 1], [2, 2]]
>>> np.dot(a, b)
array([[4, 1],
[2, 2]])
>>> a = np.arange(3*4*5*6).reshape((3,4,5,6))
>>> b = np.arange(3*4*5*6)[::-1].reshape((5,4,6,3))
>>> np.dot(a, b)[2,3,2,1,2,2]
499128
>>> sum(a[2,3,2,:] * b[1,2,:,2])
499128
