Numpy文档中提到的“ sum product”是什么意思？

https://zh.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication

That is, the entry c[i,j] of the product is obtained by multiplying 
term-by-term the entries of the ith row of A and the jth column of B, 
and summing these m products. In other words, c[i,j] is the dot product 
of the ith row of A and the jth column of B.

https://zh.wikipedia.org/wiki/点产品

Algebraically, the dot product is the sum of the products of the 
corresponding entries of the two sequences of numbers.

在早期的数学课程中，您是不是通过一根手指在的行A上下滑动来学习矩阵乘积，B将数字对混合并求和？该动议是我对如何使用该产品的直觉的一部分。

对于1D第二个参数的情况下，np.dot并np.matmul产生同样的事情，但不同的形容行动：

• 如果a是ND数组且b是一维数组，则它是和的最后一个轴的a和b。

• 如果第二个参数是1-D，则通过在其维数后附加1来将其提升为矩阵。矩阵相乘后，将附加的1删除。

  在[103]中：np.dot（[[1,2 ,, [3,4]]，[1,2]）Out [103]：array（[5，11]）在[104]中：np.matmul （[[1,2]，[3,4]]，[1,2]）Out [104]：数组（[5，11]）

将尺寸附加到B，可以：

In [105]: np.matmul([[1,2],[3,4]], [[1],[2]])
Out[105]: 
array([[ 5],
       [11]])

最后一个是（2,2）和（2,1）=>（2,1）

有时用以下einsum术语表达动作会更清晰：

In [107]: np.einsum('ij,j->i', [[1,2],[3,4]], [1,2])
Out[107]: array([ 5, 11])

j，两个数组的最后一个轴都是“求和”的。