Произведение по осям в NumPy

tensordot суммирует произведения по парам осей. Для двух таблиц параметр axes=1 сжимает последнюю ось первой с первой осью второй, как при @.

Перемножим две таблицы: числа совпадают с @, меняется лишь способ указать оси. Сравним форму с обычным произведением:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.tensordot(a, b, axes=1)
print(c.shape) # выведет (2, 2)
print((a @ b).shape) # выведет (2, 2)

Для таблиц [[1, 0], [2, 1]] и [[3, 1], [0, 2]] выведите форму результата свёртки по одной паре осей, как при матричном умножении.

Для тех же таблиц выведите форму обычного матричного произведения и сравните.