NumPy 1.14 - numpy.ma.dot()

numpy.ma.dot




numpy

numpy.ma.dot

numpy.ma.dot(a, b, strict=False, out=None) [source]

दो सरणियों के डॉट उत्पाद लौटाएँ।

यह फ़ंक्शन numpy.dot के बराबर है जो नकाबपोश मूल्यों को ध्यान में रखता है। ध्यान दें कि विधि संस्करण की तुलना में strict और out अलग स्थिति में हैं। संगत विधि के साथ संगतता बनाए रखने के लिए, यह अनुशंसा की जाती है कि वैकल्पिक तर्कों को केवल कीवर्ड के रूप में माना जाए। कुछ बिंदु पर जो अनिवार्य हो सकता है।

ध्यान दें

फिलहाल केवल 2-डी सरणियों के साथ काम करता है।

पैरामीटर:

a, b : masked_array_like

इनपुट्स सरण।

सख्त : बूल, वैकल्पिक

क्या नकाबपोश डेटा को प्रचारित किया जाता है (सच) या गणना के लिए 0 (झूठी) पर सेट किया जाता है। डिफ़ॉल्ट गलत है। मास्क को प्रचारित करने का मतलब है कि अगर एक पंक्ति या स्तंभ में एक मुखौटा मूल्य दिखाई देता है, तो पूरी पंक्ति या स्तंभ को मुखौटा माना जाता है।

बाहर : masked_array, वैकल्पिक

आउटपुट तर्क। यह ठीक उसी तरह का होना चाहिए जो उपयोग न होने पर वापस आ जाएगा। विशेष रूप से, इसके पास सही प्रकार होना चाहिए, C-contiguous होना चाहिए, और इसका dtype dtype होना चाहिए जो dot(a,b) लिए लौटाया जाएगा। यह एक प्रदर्शन विशेषता है। इसलिए, यदि ये स्थितियां पूरी नहीं हुई हैं, तो लचीला होने के प्रयास के बजाय, एक अपवाद उठाया जाता है।

संस्करण 1.10.2 में नया।

यह भी देखें

numpy.dot
Ndarrays के लिए समान कार्य।

उदाहरण

>>> a = ma.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], mask=[[1, 0, 0], [0, 0, 0]])
>>> b = 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)