私はnumpyを初めて使ったので、np.array（）の戻り値は行ベクトルです.2つのベクトルの間のドット積は可換であるため、私の推測は正しいでしょうか？どんな声援者も感謝しています。numpyのベクトルのrepresetaionは：np.array（）の行ベクトルの戻り値ですか？
vx = np.array([1, 2])
vw = np.array([3, 5])
np.dot(vx, vw)
np.dot(vw, vx)
アレイは、1D（ 'ベクター' は、行ない/列ベクトル）です。 dot docuentationから
最初の段落：それは行列の乗算に相当し、1-D（複素共役なし）ベクトルの内積に アレイの
2次元配列の場合。 N寸法についてそれはあなたが可換である内積を、取得している最後から2番目の
b
の和aの最後の軸以上の製品と です。
In [120]: np.dot(vx,vx)
Out[120]: 5
2D '行ベクトル'、形状事項について：
In [118]: vx = np.array([1, 2])
In [119]: vx.shape
Out[119]: (2,)
dotはスカラーを返します。 dotは行列の乗算であり、最終的に2番目と最後に一致するように最後に減る。 2と一致する。
In [121]: vx2 = np.array([[1,2]])
In [122]: vx2.shape
Out[122]: (1, 2)
In [123]: np.dot(vx2, vx2)
...
ValueError: shapes (1,2) and (1,2) not aligned: 2 (dim 1) != 1 (dim 0)
In [124]: np.dot(vx2, vx2.T)
Out[124]: array([[5]])
この場合、結果は2d（1,1）です。