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(np.dot) 详解Numpy dot()(返回数组的点积)函数的作用与使用方法 Numpy中的点积计算:dot() 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-27) 25次浏览 已收录 扫描二维码

(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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