numpy.dot(a, b, out = )の使い方（自分用）
解決法だけ見たい人
解決法
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape((2, 2))
b = np.arange(5,9).reshape((2, 2))
print(a)
print(b)
c = np.zeros((2, 2), dtype = int)
np.dot(a, b, out = c)
print(c)
#出力結果
[[0 1]
[2 3]]
[[5 6]
[7 8]]
[[ 7 8]
[31 36]]
経緯
コード
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape((2, 2))
b = np.arange(5,9).reshape((2, 2))
c = zeros((2, 2))
np.dot(a, b, out = c)
解決法
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape((2, 2))
b = np.arange(5,9).reshape((2, 2))
print(a)
print(b)
c = np.zeros((2, 2), dtype = int)
np.dot(a, b, out = c)
print(c)
#出力結果
[[0 1]
[2 3]]
[[5 6]
[7 8]]
[[ 7 8]
[31 36]]
コード
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape((2, 2))
b = np.arange(5,9).reshape((2, 2))
c = zeros((2, 2))
np.dot(a, b, out = c)
dotを使ったコードを実行したところ，このようなエラーが出たので，臨時的な解決法をメモします．
実行エラー
output array is not acceptable (must have the right type, nr dimensions, and be a C-Array)
出力先の二次元配列が正しくない型，もしくは行と列の数が間違っている，または，C-Array(numpy内の配列？)ではない．とのこと．
行と列の数はあってるし，numpy.array使っているので，後ろ二つは違う．となると，一番前の型が正しくないと考えた．
np.zeros()は，デフォルトではfloat型になっているようなので，int型に変換するだけでいいらしい．
実際にやってみると，解決した．
コード
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape((2, 2))
b = np.arange(5,9).reshape((2, 2))
c = np.zeros((2, 2), dtype = int)
c = np.dot(a, b, out = c)
print(c)
#出力結果
[[ 7 8]
[31 36]]
補足
これくらい簡単な処理ならば，outいらないんですけどね．
使い方のメモです．
これでもOK
import numpy as np
a = np.arange(4).reshape((2, 2))
b = np.arange(5,9).reshape((2, 2))
c = np.dot(a, b)
参考：
(https://github.com/numpy/numpy/issues/7124)
(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.zeros.html)
Author And Source
この問題について(numpy.dot(a, b, out = )の使い方（自分用）), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/T4KUY4/items/24f6754aaf548a01bbff著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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