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技术文档
MQL5参考
矩阵和向量方法
乘积
Inner

Inner

Inner

两个矩阵的内积。

matrix matrix::Inner(
  const matrix&  b      // 第二个矩阵
   );

参数

b

[输入] 矩阵。

返回值

矩阵。

注意

两个向量的内积是两个向量的点积 vector::Dot()。

以 MQL5 实现的两个矩阵内积的简单算法：

bool MatrixInner(matrix& c, const matrix& a, const matrix& b)
  {
//--- 列数必须相等
   if(a.Cols()!=b.Cols())
      return(false);
//--- 所得矩阵的大小取决于每个矩阵中向量的数量
   ulong  rows=a.Rows();
   ulong  cols=b.Rows();
   matrix result(rows,cols);
//---
   for(ulong i=0; i<rows; i++)
     {
      vector v1=a.Row(i);
      for(ulong j=0; j<cols; j++)
        {
         vector v2=b.Row(j);
         result[i][j]=v1.Dot(v2);
        }
     }
//---
   c=result;
   return(true);
  }

MQL5 示例:

matrix a={{0,1,2},{3,4,5}};
   matrix b={{0,1,2},{3,4,5},{6,7,8}};
   matrix c=a.Inner(b);
   Print(c);
   matrix a1={{0,1,2}};
   matrix c1=a1.Inner(b);
   Print(c1);

  /*
  [[5,14,23]
  [14,50,86]]
  [[5,14,23]]
  */

Python 示例:

import numpy as np

A = np.arange(6).reshape(2, 3)
B = np.arange(9).reshape(3, 3)
A1= np.arange(3)
print(np.inner(A, B))
print("");
print(np.inner(A1, B))

import numpy as np

A = np.arange(6).reshape(2, 3)
B = np.arange(9).reshape(3, 3)
A1= np.arange(3)
print(np.inner(A, B))
print("");
print(np.inner(A1, B))
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