两个函数对于一维数据来说，效果是相同的，这里做个实验：

import numpy as np
A=[1,2,3]
B=[4,5,6]
print(np.inner(A,B))
print(np.dot(A,B))

可以看到结果都是32

但是对于二维数据来说，两者就有了区别：

import numpy as np
A=[[1 ,10], 
    [100,1000]]
B=[[1,2], 
    [3,4]]
print(np.inner(A,B))
print(np.dot(A,B))

输出结果为:

下面的就是典型的行列式计算，每行乘以每列的结果，手动算一下就可以得到

可以看到inner的运算是

A的第一行与B的第一行：

1*1+2*10得到第一个值21

A的第一行与B的第二行：

1*3+10*4 = 43 得到第二个值43

A的第二行与B的第一行：

100*1+1000*2=2100 得到第三个值2100

A的第二行与B的第二行：

100*3+1000*4 = 4300 得到最后的结果4300

当数据是三维的时候，来看一下想法对不对：

A=[[1 ,10], 
   [100,1000],
   [100000,1]]
B=[[1,2], 
   [3,4],
   [100000,1]]
print(np.inner(A,B))

大概理解了inner是怎么做的了。