(np.dot) 详解Numpy dot()（返回数组的点积）函数的作用与使用方法
Numpy库中的 dot() 函数是一种非常有用的函数，主要用于计算两个数组的点积。根据数组的维度，它可能返回的结果是标量或者是更高维度的数组。
以下是关于如何在你的Python代码中使用它的步骤。
首先，你需要导入numpy库。
import numpy as np若要计算1-D数组（向量）的点积，你可以使用如下代码：
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
result = np.dot(a, b)
print(result) # 输出 32以上代码首先会定义两个一维数组 a 和 b，然后使用 np.dot() 对它们进行点乘。结果是 14+25+3*6=32。
若要计算两个二维数组（矩阵）的点积，你可以使用如下代码：
x = np.array([[1,2],[3,4]])
y = np.array([[5,6],[7,8]])
result = np.dot(x, y)
print(result) 以上代码首先定义了两个二维数组 x 和 y，然后使用 np.dot() 进行点乘。矩阵的乘法遵循特定的规则，所以结果应该是：
[[19 22]
[43 50]]这种情况下，np.dot(x, y) 是两个矩阵 x 和 y 的点积，等效于标准的矩阵乘法。
如果你想要计算更高维度数组的点积，np.dot() 会按照特定的规则处理，它的规则可参见NumPy官方文档。
此外，要注意的是，当处理一维数组时，np.dot() 与 运算符的结果完全相同。而对于二维或更高维度的数组， 运算符执行的是元素级别的乘法，而不是矩阵乘法。在需要计算复杂数组和矩阵运算时，np.dot() 是非常有用的工具。
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