NumPy dot()函数

原文：https://www.studytonight.com/numpy/numpy-dot-function

在本教程中，我们将介绍 Numpy 库的dot()功能。

dot()函数主要用于计算两个向量的点积。

  • 这个函数可以处理 2D 阵列，但它会将它们视为矩阵，然后执行矩阵乘法。

  • 在这种情况下，如果一个数组a是一个 N-D 数组，而数组b 是一个 M-D 数组(其中，M >= 2)那么它就是a最后一个轴和b倒数第二个轴的和积:

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

numpy.dot()的语法:

使用该函数所需的语法如下:

numpy.dot(a, b, out=None)

参数:

让我们讨论一下这个函数的参数:

  • a 这是第一个参数。如果“a”是复数，那么它的复共轭用于点积的计算。

  • b 这是第二个参数。如果“b”是复数，那么它的复共轭用于点积的计算。

  • 退出 这表示输出参数。这个输出必须具有如果不使用将返回的确切类型。否则它必须是连续的，并且它的dtype必须是将被返回给dot(a, b)的dtype。

返回值:

dot()功能将返回 a 和 b 的点积。如果 a 和 b 都是标量，或者如果两者都是一维数组，则返回标量值，否则返回数组。如果给出 out ，则返回。

注: 如果a的最后一个维度与b的倒数第二个维度大小不同，则ValueError升高。

例 1:

代码片段如下，我们将在其中使用dot()函数:

import numpy as np

#Let us take scalars first 
a = np.dot(8, 4) 
print("The dot Product of above given scalar values : ")
print(a) 

# Now we will take 1-D arrays 
vect_a = 4 + 3j
vect_b = 8 + 5j

dot_product = np.dot(vect_a, vect_b) 
print("The Dot Product of two 1-D arrays is : ")
print(dot_product)

上述给定标量值的点积: 32 两个一维数组的点积为: (17+44j)

两个 1D 阵列点积计算的说明:

vec a = 4+3j vec b = 8+5j

现在计算点积: = 4(8+5j)+3j(8–5j) = 32+20j+24j–15 = 17+44j

例 2:

现在让我们创建两个 numpy 数组，然后使用dot()函数为它们找到点积:

import numpy as np

a = np.array([[50,100],[12,13]])  
print("The Matrix a is:")
print (a)

b = np.array([[10,20],[12,21]])  
print("The Matrix b is :")
print(b)

dot = np.dot(a,b)  
print("The dot product of a and b is :")
print(dot)

Numpy dot() function example

摘要

在本教程中，我们介绍了 Numpy 库的dot()功能。我们介绍了如何使用它的语法和这个函数返回的值，以及一些代码示例。