乘（）在numpy的蟒蛇

Question

在我看來，有numpy的功能multiply()的兩個版本：

1. c = multiply(a, b)
2. multiply(a, b, c)

我的問題是雙重的：

1. 這兩個版本有什麼區別？
2. 我需要使用dot()函數，並且我知道c = dot(a, b)的作品。但是dot(a, b, c)沒有。

Answer 1

1. 的multiply()的兩個版本之間的差別：

   c = multilpy(a, b) 
   

   乘以陣列a和b逐元素，創建一個新陣列作爲結果。名稱c綁定到這個新的數組。如果c之前指向另一個數組，則這可能會或可能不會觸發之前指向的數組c的垃圾回收，具體取決於對此數組的其他引用是否仍然存在。

   multilpy(a, b, c) 
   

   乘以陣列a和b逐元素，並將結果存儲在現有陣列c（它必須具有適當的尺寸）英寸沒有創建新的數組對象，而是改變了現有的數組。除了不同的語義之外，如果c已經指向適當類型和維度的數組，則此變體更快，因爲沒有分配新數組。這種變體還可以減少內存使用量。其實不是問題。是的，dot()沒有三參數表單。它不是一個ufunc，也不遵循通常的廣播規則 - 它不能因爲點積的語義。

   編輯：從NumPy 1.6開始，dot()實際上確實有一個三參數形式，其語義與上述相似。 （對於它的價值，它仍然不是一個ufunc。）

Answer 2

目前所有的標準numpy的ufuncs的只有一個版本 - 使用點作爲一個例子

Type:   builtin_function_or_method 
Base Class:  <type 'builtin_function_or_method'> 
String Form: <built-in function dot> 
Namespace:  Interactive 
Docstring: 
    dot(a, b, out=None) 

Dot product of two arrays. 

For 2-D arrays it is equivalent to matrix multiplication, and for 1-D 
arrays to inner product of vectors (without complex conjugation). For 
N dimensions it is a sum product over the last axis of `a` and 
the second-to-last of `b`:: 

    dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]) 

Parameters 
---------- 
a : array_like 
    First argument. 
b : array_like 
    Second argument. 
out : ndarray, optional 
    Output argument. This must have the exact kind that would be returned 
    if it was not used. In particular, it must have the right type, must be 
    C-contiguous, and its dtype must be the dtype that would be returned 
    for `dot(a,b)`. This is a performance feature. Therefore, if these 
    conditions are not met, an exception is raised, instead of attempting 
    to be flexible. 

如果您提供正確的dtype和存儲順序的可選第三個agrument，它將工作：

In [78]: a=np.array([1.,2.,3.,4.]) 

In [79]: b=np.diag(a) 

In [80]: c=np.empty_like(a) 

In [81]: np.dot(a,b,c) 
Out[81]: array([ 1., 4., 9., 16.]) 

In [82]: np.dot(a,b) 
Out[82]: array([ 1., 4., 9., 16.])