乘（）在numpy的蟒蛇

Question

在我看来，有numpy的功能multiply()的两个版本：

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

我的问题是双重的：

1. 这两个版本有什么区别？
2. 我需要使用dot()函数，并且我知道c = dot(a, b)的作品。但是dot(a, b, c)没有。

Answer 1

1. 的multiply()的两个版本之间的差别：

   c = multilpy(a, b) 
   

   乘以阵列a和b逐元素，创建一个新阵列作为结果。名称c绑定到这个新的数组。如果c之前指向另一个数组，则这可能会或可能不会触发之前指向的数组c的垃圾回收，具体取决于对此数组的其他引用是否仍然存在。

   multilpy(a, b, c) 
   

   乘以阵列a和b逐元素，并将结果存储在现有阵列c（它必须具有适当的尺寸）英寸没有创建新的数组对象，而是改变了现有的数组。除了不同的语义之外，如果c已经指向适当类型和维度的数组，则此变体更快，因为没有分配新数组。这种变体还可以减少内存使用量。其实不是问题。是的，dot()没有三参数表单。它不是一个ufunc，也不遵循通常的广播规则 - 它不能因为点积的语义。

   编辑：从NumPy 1.6开始，dot()实际上确实有一个三参数形式，其语义与上述相似。 （对于它的价值，它仍然不是一个ufunc。）

Answer 2

目前所有的标准numpy的ufuncs的只有一个版本 - 使用点作为一个例子

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. 

如果您提供正确的dtype和存储顺序的可选第三个agrument，它将工作：

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.])