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Python 中的 numpy.dot()

哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/num py-dot-python/

numpy.dot(vector_a，vector_b，out = None)返回向量 a 和 b 的点积。它可以处理 2D 数组，但会将它们视为矩阵，并将执行矩阵乘法。对于 N 维，它是 a 的最后一个轴和 b 的倒数第二个轴的和积:

dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])

参数

  1. vector _ a:【array _ like】如果 a 是复数，其复共轭用于点积的计算。
  2. vector _ b:【array _ like】如果 b 是复数，则其复共轭用于点积的计算。
  3. out : 【数组，可选】输出参数必须是 C 连续的，其数据类型必须是将为点(a，b)返回的数据类型。

返回:

向量 a 和 b 的点积。如果向量 a 和向量 b 是 1D，则返回标量

代码 1:

计算机编程语言

# Python Program illustrating
# numpy.dot() method

import numpy as geek

# Scalars
product = geek.dot(5, 4)
print("Dot Product of scalar values  : ", product)

# 1D array
vector_a = 2 + 3j
vector_b = 4 + 5j

product = geek.dot(vector_a, vector_b)
print("Dot Product  : ", product)

输出:

Dot Product of scalar values  :  20
Dot Product  :  (-7+22j)

【Code1 是如何工作的？

vector_a = 2 + 3j

vector_b = 4 + 5j

现在点积

= 2(4+5j)+3j(4–5j)

= 8+10j+12j–15

= -7 + 22j

代码 2:

计算机编程语言

# Python Program illustrating
# numpy.dot() method

import numpy as geek

# 1D array
vector_a = geek.array([[1, 4], [5, 6]])
vector_b = geek.array([[2, 4], [5, 2]])

product = geek.dot(vector_a, vector_b)
print("Dot Product  : \n", product)

product = geek.dot(vector_b, vector_a)
print("\nDot Product  : \n", product)

"""
Code 2 : as normal matrix multiplication
"""

输出:

Dot Product  : 
 [[22 12]
 [40 32]]

Dot Product  : 
 [[22 32]
 [15 32]]

参考文献:https://numpy . org/doc/stable/reference/generated/numpy . dot . html

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