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Computes the vector dot product.
This function is restricted to arguments compatible with the Array API,
contrary to :func:`numpy.vecdot`.
Let :math:`\mathbf{a}` be a vector in ``x1`` and :math:`\mathbf{b}` be
a corresponding vector in ``x2``. The dot product is defined as:
.. math::
\mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = \sum_{i=0}^{n-1} \overline{a_i}b_i
over the dimension specified by ``axis`` and where :math:`\overline{a_i}`
denotes the complex conjugate if :math:`a_i` is complex and the identity
otherwise.
Parameters
----------
x1 : array_like
First input array.
x2 : array_like
Second input array.
axis : int, optional
Axis over which to compute the dot product. Default: ``-1``.
Returns
-------
output : ndarray
The vector dot product of the input.
See Also
--------
numpy.vecdot
Examples
--------
Get the projected size along a given normal for an array of vectors.
>>> v = np.array([[0., 5., 0.], [0., 0., 10.], [0., 6., 8.]])
>>> n = np.array([0., 0.6, 0.8])
>>> np.linalg.vecdot(v, n)
array([ 3., 8., 10.])
Améliorations / Corrections
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