对于1d和Nd矩阵，Numpy.dot的Math.Net等效值是多少？

Question

我在寻找Math.NET Numerics等效于Numpy.dot的非对称矩阵。

np.dot：对于二维阵列，它相当于矩阵乘法，而一维阵列是向量的内积（无复共轭）。对于N维它是一个和积过的最后一个轴和第二个到最后B的：

import numpy as np 
a = np.random.randn(2, 3) * 0.01 
b = np.random.randn(3, 1) * 0.01 

a 
array([[ 0.01543693, 0.0090974 , 0.00835993], 
    [ 0.00475191, 0.00953389, -0.00854795]]) 

b 
array([[ 0.00853528], 
    [ 0.00428625], 
    [-0.0110117 ]]) 

np.dot(a, b) 
array([[ 7.86952720e-05], 
    [ 1.75551012e-04]]) 

我曾尝试：Matrix<float>.op_DotMultiply等各种方式，但没有得到什么，我找。

Answer 1

好了，好了，对我来说，点积和*不同的东西：

using MathNet.Numerics.LinearAlgebra; 
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double; 

Matrix<double> a = DenseMatrix.OfArray(new double[,] 
{ 
    { 0.01543693, 0.0090974, 0.00835993 }, 
    { 0.00475191, 0.00953389, -0.00854795 } 
}); 

Matrix<double> b = DenseMatrix.OfArray(new double[,] 
{ 
    { 0.00853528 }, 
    { 0.00428625}, 
    { -0.0110117 } 
}); 

Console.WriteLine("{0:0}", (a * b).ToString()); 

给出：

DenseMatrix 2x1-Double 
7.86952E-05 
0.000175551 

所以Numpy.dot相同Math.Net M * M用于非对称矩阵？这对我来说毫无意义！