请注意，您不仅在处理一维数组：
In [6]: a.ndimOut[6]: 1In [7]: b.ndimOut[7]: 2
因此，
b是2D阵列。您还可以在
b.shape：（1,3）的输出中看到这一点，因为（3，）是一个维度，它表示两个维度。
np.dot1D和2D阵列的行为不同（来自docs）：
对于2-D数组，它等效于矩阵乘法，对于1-D数组，其等效于向量的内积
这就是您获得不同结果的原因，因为您正在混合1D和2D数组。由于
b是2D数组，请
np.dot(b, b)尝试在两个1x3矩阵上进行矩阵乘法，但失败。
对于一维数组，np.dot会做向量的内积：
In [44]: a = np.array([1,2,3])In [45]: b = np.array([1,2,3])In [46]: np.dot(a, b)Out[46]: 14In [47]: np.inner(a, b)Out[47]: 14
对于2D数组，它是矩阵乘法（因此1x3 x 3x1 = 1x1或3x1 x 1x3 = 3x3）：
In [49]: a = a.reshape(1,3)In [50]: b = b.reshape(3,1)In [51]: aOut[51]: array([[1, 2, 3]])In [52]: bOut[52]:array([[1], [2], [3]])In [53]: np.dot(a,b)Out[53]: array([[14]])In [54]: np.dot(b,a)Out[54]:array([[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 6, 9]])In [55]: np.dot(a,a)---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)<ipython-input-55-32e36f9db916> in <module>()----> 1 np.dot(a,a)ValueError: objects are not aligned
