Pythonin numpy-moduuli tarjoaa toiminnon kahden taulukon pistetulon suorittamiseen.
- Jos molemmat taulukot 'a' ja 'b' ovat 1-ulotteisia taulukoita, dot()-funktio suorittaa vektorien sisätulon (ilman kompleksista konjugaatiota).
- Jos molemmat taulukot 'a' ja 'b' ovat 2-ulotteisia taulukoita, dot()-funktio suorittaa matriisikertouksen. Mutta matriisin kertolaskukäyttöön matto tai 'a' @ 'b' on edullinen.
- Jos joko 'a' tai 'b' on 0-ulotteinen (skalaari), dot()-funktio suorittaa kertolaskun. Myös käyttö numpy.multiply(a, b) tai a *b menetelmä on edullinen.
- Jos 'a' on N-ulotteinen taulukko ja 'b' on 1-ulotteinen taulukko, dot()-funktio suorittaa summatulon a:n ja b:n viimeisen akselin yli.
- Jos 'a' on M-ulotteinen taulukko ja 'b' on N-ulotteinen taulukko (jossa N>=2), dot()-funktio suorittaa summatulon 'a':n ja toisen akselin viimeiselle akselille. -b:n viimeiseen akseliin:
dot(a, b)[i,j,k,n] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,n])
Syntaksi
numpy.dot(a, b, out=None)
Parametrit
a: array_like
Tämä parametri määrittää ensimmäisen taulukon.
b: array_like
java merkkijonon liittäminen
Tämä parametri määrittää toisen taulukon.
ulos: ndarray (valinnainen)
b+ puita
Se on lähtöargumentti. Sen pitäisi olla täsmälleen samanlainen, joka palautetaan, jos sitä ei käytetä. Erityisesti sen tulee täyttää suorituskykyominaisuus, eli sen tulee sisältää oikea tyyppi, eli sen on oltava C-viereinen ja sen dtypen on oltava dtype, joka palautettaisiin pisteelle (a, b). Näin ollen, jos se ei täytä näitä määriteltyjä ehtoja, se aiheuttaa poikkeuksen.
Palauttaa
Tämä funktio palauttaa 'a':n ja 'b'n pistetulon. Tämä funktio palauttaa skalaarin, jos 'a' ja 'b' ovat molemmat skalaareja tai 1-ulotteisia; muussa tapauksessa se palauttaa taulukon. Jos 'out' annetaan, se palautetaan.
Nostaa
The ValueError tapahtuu, kun 'a':n viimeinen ulottuvuus ei ole sama koko kuin 'b':n toiseksi viimeinen ulottuvuus.
Esimerkki 1:
import numpy as np a=np.dot(6,12) a
Lähtö:
72
Esimerkki 2:
import numpy as np a=np.dot([2j, 3j], [5j, 8j]) a
Lähtö:
(-34+0j)
Esimerkki 3:
import numpy as np a = [[1, 2], [4, 1]] b = [[4, 11], [2, 3]] c=np.dot(a, b) c
Lähtö:
muuntaa merkkijonoksi java
array([[ 8, 17], [18, 47]])
Yllä olevassa koodissa
- Olemme tuoneet numpyn aliasnimellä np.
- Olemme luoneet kaksi 2-ulotteista taulukkoa a ' ja ' b '.
- Olemme ilmoittaneet muuttujan ' c ' ja määritti palautetun arvon np.dot() toiminto. Lopuksi yritimme tulostaa arvon c '.
Tulosteessa se näyttää matriisitulon taulukkona.
Esimerkki 4:
import numpy as np x = np.arange(3*4*5*6).reshape((3,4,5,6)) y = np.arange(3*4*5*6)[::-1].reshape((5,4,6,3)) p=np.dot(a, b)[2,3,2,1,2,2] q=sum(a[2,3,2,:] * b[1,2,:,2]) p q
Lähtö:
499128 499128
Yllä olevassa koodissa
java vs c++
- Olemme tuoneet numpyn aliasnimellä np.
- Olemme luoneet kaksi taulukkoa a ' ja ' b ' käyttämällä np.arange() funktio ja muuta molempien taulukoiden muotoa käyttämällä reshape()-funktiota.
- Olemme ilmoittaneet muuttujan ' c ' ja määritti palautetun arvon np.dot() toiminto
- Lopuksi yritimme tulostaa c ' arvoa.
Tulosteessa se näyttää matriisitulon taulukkona.