dot

在两个数组上执行与 numpy.dot 等效的操作。

参数

名称	类型	描述	默认值
a	联合[SparseArray, ndarray, spmatrix]	要执行 dot 操作的数组。	必需
b	联合[SparseArray, ndarray, spmatrix]	要执行 dot 操作的数组。	必需

返回值

类型	描述
联合[SparseArray, ndarray]	操作的结果。

引发

类型	描述
ValueError	如果所有参数都没有零填充值。

另请参阅

• numpy.dot：NumPy 等效函数。
• sparse.COO.dot：COO 对象的等效函数。

源代码位于 sparse/numba_backend/_common.py

def dot(a, b):
    """
    Perform the equivalent of [`numpy.dot`][] on two arrays.

    Parameters
    ----------
    a, b : Union[SparseArray, np.ndarray, scipy.sparse.spmatrix]
        The arrays to perform the `dot` operation on.

    Returns
    -------
    Union[SparseArray, numpy.ndarray]
        The result of the operation.

    Raises
    ------
    ValueError
        If all arguments don't have zero fill-values.

    See Also
    --------
    - [`numpy.dot`][] : NumPy equivalent function.
    - [`sparse.COO.dot`][] : Equivalent function for COO objects.
    """
    check_zero_fill_value(a, b)
    if not hasattr(a, "ndim") or not hasattr(b, "ndim"):
        raise TypeError(f"Cannot perform dot product on types {type(a)}, {type(b)}")

    if a.ndim == 1 and b.ndim == 1:
        if isinstance(a, SparseArray):
            a = as_coo(a)
        if isinstance(b, SparseArray):
            b = as_coo(b)
        return (a * b).sum()

    a_axis = -1
    b_axis = -2

    if b.ndim == 1:
        b_axis = -1
    return tensordot(a, b, axes=(a_axis, b_axis))