Hướng dẫn dùng python dot python
|
Trong Python, hàm dot () của NumPy được sử dụng để trả về tích số chấm của các mảng đã cho. Nó chấp nhận hai mảng làm đối số và tính tích số chấm của chúng. Nó có thể xử lý mảng 2-D nhưng coi chúng như ma trận và sẽ thực hiện phép nhân ma trận. Đối với N thứ nguyên, nó là một tích tương tự như phép nhân ma trận. Show
Nội dung chính
Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích hàm dot () trong Python và sử dụng cú pháp này để tìm ra tích số chấm của mảng 0-D, mảng 1-D và mảng 2-D với các ví dụ.
1. Ví dụ nhanh về sản phẩm chấm NumPyNếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về sản phẩm python NumPy dot.
# Below are the Quick examples
# Example 1: Get the dot product of scalars
arr = 2
arr1 = 5
arr2 = np.dot(arr, arr1)
# Example 2: Get the dot product of complex numbers
arr = 4 + 7j
arr1 = 8 + 9j
arr2 = np.dot(arr, arr1)
# Example 3: Get the dot product of 1-D arrays
arr = np.array([3, 1, 9, 7])
arr1 = np.array([2, 6, 4, 8])
arr2 = np.dot(arr, arr1)
# Example 4: Get the dot product of 2-d arrays
arr = np.array([[3, 1],
[2, 4]])
arr1 = np.array([[5, 2],
[1, 6]])
arr2 = np.dot(arr, arr1)
2. Cú pháp của numpy.dot ()Sau đây là cú pháp của dấu chấm (). # Use python numpy.dot() syntax numpy.dot(arr, arr1, out=None) 2.1 Các tham số của dấu chấm ()Sau đây là các tham số của hàm dot ().
2.2 Giá trị trả về của dấu chấm ()Nó trả về sản phẩm dấu chấm của các mảng NumPy đã cho. Nếu arr và arr1 là vô hướng hoặc cả hai mảng là 1-Chiều thì nó trả về một đại lượng vô hướng. Nếu không, nó trả về một mảng. Ghi chú: Lỗi ValueError xảy ra khi kích thước cuối cùng của arr không có cùng kích thước với kích thước từ thứ hai đến cuối cùng của arr1. Mô-đun Python NumPy cung cấp dấu chấm () là một hàm toán học và được sử dụng để tính tích của hai mảng. Nó trả về một vô hướng hoặc mảng, nó phụ thuộc vào kích thước của mảng. 3.1 Lấy Sản phẩm Chấm của Hai Vô hướngNếu arr hoặc arr1 là 0-D (vô hướng) thì numpy.dot(arr, arr1) tương đương với multiplying hai số (a * b). import numpy as np arr = 2 arr1 = 5 # Get the dot product of scalars arr2 = np.dot(arr, arr1) print(arr2) # Output # 10 3.2 Lấy tích số chấm của hai số phứcChúng ta cũng có thể tìm tích số chấm của hai số phức bằng cách sử dụng dot(). Vì vậy, chúng tôi sẽ chuyển các số phức làm tham số cho hàm này và nó sẽ trả về tích số chấm của hai số phức. arr = 4 + 7j arr1 = 8 + 9j # Use numpy.dot() function arr2 = np.dot(arr, arr1) print(arr2) # Output # (-31+92j) Sau đây là giải thích về cách bạn nhận được kết quả này. # Take two complex numbers arr = 4 + 7j arr1 = 8 + 9j # Calculation of dot product 4(8 + 9j) + 7j(8 - 9j) 32 + 36j + 56j – 63 # Add real part and add imaginary parts -31 + 92j 4. Nhận sản phẩm chấm của Mảng 1-D NumPyHãy lấy hai mảng 1-D và tìm tích số chấm của hai mảng, nó trả về một giá trị vô hướng. Đầu tiên, tạo một mảng NumPy bằng cách sử dụng np.array (). # Initialize arrays arr = np.array([3, 1, 2, 1]) arr1 = np.array([2, 4, 3, 2]) # Get the dot product of 1-D arrays arr2 = np.dot(arr, arr1) print(arr2) # Output: # Calculation: # 3*2+1*4+2*3+1*2 # 6+4+6+2 # 18 5. Nhận sản phẩm chấm của Mảng 2-DTích số chấm của hai mảng 2 Chiều giống như phép nhân ma trận, nó sẽ trả về phép nhân ma trận của hai mảng đầu vào. Hãy lấy một ví dụ,
# Initialize arrays
arr = np.array([[3, 1],
[2, 4]])
arr1 = np.array([[5, 2],
[1, 6]])
# Get the dot product of 2-d arrays
arr2 = np.dot(arr, arr1)
print(arr2)
# Output
# [[16 12]
# [14 28]]
Phép tính sau đây được hiển thị phép nhân ma trận 2-D. # Output [[3*5+1*1, 3*2+1*6],[2*5+4*1, 2*2+4*6]] [[16 12] [14 28]] 6. Kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích Python NumPy dot() và sử dụng cách này để chúng ta có thể lấy tích số chấm của các giá trị vô hướng, mảng 1-D và mảng 2-D với các ví dụ. Học vui vẻ !! Bạn cũng có thể thíchNgười giới thiệu |
