Produkt Numpy Dot

Produkt Pythona w Numpy Dot zostanie omówiony w tym rozdziale. Metoda DOT () w Numpy oblicza produkt kropkowy dla tablic N-wymiarowych w Numpy. Numpy.DOT () Operacja bierze dwie tablice Numpy jako wejście, oblicza produkt kropki między nimi i zwraca wyjście. Dla tablic 1d jest to zasadniczo wewnętrzne tworzenie wektorów. Robi produkt kropkowy na dwuwymiarowych tablicach, traktując je jako matryce.

W konsekwencji pomnóż je z mnożeniem matrycy. Zbadamy, jak Numpy.Funkcja dot () działa z wektorami, skalarami, matrycami i tablicami. Zanim przejdziemy dalej, pozwól nam szybko podsumować składnię produktu Numpy Dot i powrót typu Python. W tym poście dostaniesz rękę na przewodniku, jak obliczyć produkt kropkowy w Python. Numpy.Metoda dot () ma następującą składnię.

W takim przypadku „A” i „B” to dwie tablice wejściowe. Obie tablice powinny być jednowymiarowe lub dwuwymiarowe. Parametr wyjściowy dla skalara tablicy 1-D, który ma zostać zwrócony. Zwraca odpowiednio produkt DOT tablic A i B. Funkcja DOT () wykonuje wewnętrzny produkt wektorów i zwraca wynik skalarny, jeśli obie tablice, w naszym przykładzie „A” i „B”, to tablice 1-D. Metoda dot () wykonuje mnożenie macierzy, jeśli obie tablice są tablicami 2-D. Metoda dot () wykonuje produkt suma na ostatniej osi A i B, jeśli „a” jest tablicą n-wymiarowym, podczas gdy „B” jest 1-wymiarową tablicą. Jest to produkt ostatniej osi „A” i drugiej osi określonej zmiennej „B” nad tablicami N-wymiarowymi. W uczeniu maszynowym kluczowe jest świadomość interpretacji i obliczania produktu DOT wśród wektorów i skal. Ten esej wyjaśni, czym właściwie jest produkt DOT i jak go szczegółowo go obliczyć. Odkryjesz, jak obliczyć produkt kropki dwóch 1-wymiarowych tablic, 1-wymiarowej tablicy i skalar.

Przykład 1:

W poprzednim przykładzie dostarczane są dwie wartości skalarne jako argumenty NP.funkcja dot (). W rezultacie ta metoda Numpy DOT zwielokrotnia dwie wartości skalarne, aby uzyskać produkt DOT. NP.dot () produkuje 24, gdy jeden = 6 i dwa = 4.

importować Numpy jako NP
jeden = 6
dwa = 4
res = np.DOT (jeden, dwa)
Drukuj (res)

Poniżej znajduje się wynik produktu skalarnego Numpy Dot.

Przykład 2:

Funkcja Numpy DOT określa sumę kropki dwóch złożonych wektorów w tym przykładzie. Ponieważ „jeden” i „dwa” są złożone, wymagana jest złożona koniugat jednego z dwóch złożonych wektorów. W tym przypadku stosuje się złożony koniugat „dwóch” (6 + 7J) i (6_7J). Produkt DOT jest obliczany za pomocą NP.dot () funkcjonują jako 3 (6 + 7J) + 2J (6 - 7J). 18+ 21J+ 12J - 14 = 4+ 33J to koniugat #Complex „dwóch”. W wyniku dostarczenia „jednego” i „dwóch” jako parametrów do NP.funkcja dot (), wyjście to (4+33J).

importować Numpy jako NP
jeden = 3 + 2J
dwa = 6 + 7J
res = np.DOT (jeden, dwa)
print („wyjście:”, res)

Dołączone jest wyjście poprzedniego kodu.

Przykład 3:

Produkt DOT ma tablic 1D pokazano w tym przykładzie. Na początek tworzone są dwie tablice, dostarczając wartości dla „One” i „Dwa” do NP.metoda array (). Tablice zadeklarowane jako „jeden” i „dwa” to w zasadzie tablice jednowymiarowe. Produkt DOT dla tych dwóch tablic 1D jest obliczany przy użyciu funkcji Numpy DOT w następujący sposób:

[2, 3, 1, 6]. [1, 2, 3, 4] = 2*1 + 3*2 + 1*3 + 6*4 = 35

W wyniku przekazania NP A i B Tablii jednowymiarowe.funkcja dot (), wyjście jest wartością skalarną 35.

importować Numpy jako NP
jeden = np.tablica ([2, 3, 1, 6])
dwa = NP.tablica ([1, 2, 3, 4])
res = np.DOT (jeden, dwa)
Drukuj (res)

Zapoznaj się z załączonym zrzutem ekranu, aby zobaczyć wyjście.

Przykład 4:

Produkt DOT na tablicach 2D jest naszym ostatnim przykładem. NP.Technika Array () tworzy w tym przypadku dwie tablice, jedną i dwa. Skonstruowane tablice „One” i „dwie”, to tablice dwuwymiarowe. Produkt DOT dwóch macierzy wejściowych jest zwracany, gdy dwie dwuwymiarowe tablice są mnożone przez matrycę. Produkt DOT tablic 3D jest obliczany jako:

[[1, 0], [4, 3]].[[2, 3], [6, 7]]
= [[1*2+0*6, 1*3+0*7], [4*2+3*6, 4*3+3*7]]
= [[2, 3], [26, 33]

Wynikowe wyjście to również tablica 2D, gdy jedna i dwie tablice 2D są przekazywane do NP.funkcja dot ().

importować Numpy jako NP
jeden = np.tablica ([[1, 0], [4, 3]])
dwa = NP.tablica ([[2, 3], [6, 7]])
res = np.DOT (jeden, dwa)
Drukuj (res)

Wyjście, które jest tablicą 2D, można tutaj zobaczyć.

Wniosek:

Numpy to najważniejszy pakiet Python do obliczeń numerycznych. To wydajna biblioteka operacyjna numeryczna. Wsparcie Numpy sprawia, że ​​praca jest znacznie łatwiejsza. W przypadku użycia z Numpy kilka bibliotek, takich jak OpenCV, Scipy i Matplotlib, poszerza wiedzę programistyczną. W tym artykule dowiedzieliśmy się o produkcie DOT Pythona. Python's Numpy.Funkcja dot () zwraca kropkę wyprodukowaną z dwóch tablic. Uwzględniliśmy sposób na odkrycie produktu DOT z skalarów i złożonych wektorów. Dzięki dokładnym przykładom dodatkowo odkryliśmy sposób użycia charakterystyki Numpy Dot na tablicach 1D i 2D.