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numpy.dot () en Python – Javatpoint

El módulo numpy de Python proporciona una función para realizar el producto escalar de dos matrices.

  • Si las matrices ‘a’ y ‘b’ son matrices unidimensionales, la función dot () realiza el producto interno de los vectores (sin conjugación compleja).
  • Si las matrices ‘a’ y ‘b’ son matrices bidimensionales, la función dot () realiza la multiplicación de matrices. Pero para la multiplicación de matrices, el uso de matmul o ‘a’ @ ‘b’ se prefiere.
  • Si ‘a’ o ‘b’ es 0-dimensional (escalar), la función dot () realiza la multiplicación. Además, el uso de numpy.multiply (a, b) o a * b se prefiere el método.
  • Si ‘a’ es una matriz N-dimensional y ‘b’ es una matriz unidimensional, entonces la función dot () realiza el producto de suma sobre el último eje de ay b.
  • Si ‘a’ es una matriz de dimensiones M y ‘b’ es una matriz de dimensiones N (donde N> = 2), entonces la función dot () realiza el producto de suma sobre el último eje de ‘a’ y el segundo -hasta el último eje de ‘b’:

Sintaxis

Parámetros

a: array_like

Este parámetro define la primera matriz.

b: array_like

Este parámetro define la segunda matriz.

out: ndarray (opcional)

Es un argumento de salida. Debe ser del tipo exacto que se devolverá en el caso de que no se haya utilizado. Particularmente, debe cumplir con la característica de rendimiento, es decir, debe contener el tipo correcto, es decir, debe ser C-contiguo, y su dtype debe ser el dtype que se devolvería para el punto (a, b). Por lo tanto, si no cumple con estas condiciones especificadas, genera una excepción.

Devoluciones

Esta función devuelve el producto escalar de ‘a’ y ‘b’. Esta función devuelve un escalar si ‘a’ y ‘b’ son escalares o unidimensionales; de lo contrario, devuelve una matriz. Si se da «out», se devuelve.

Eleva

los ValueError ocurre cuando la última dimensión de ‘a’ no tiene el mismo tamaño que la penúltima dimensión de ‘b’.

Ejemplo 1:

Producción:

Ejemplo 2:

Producción:

Ejemplo 3:

Producción:

array([[ 8, 17],
       	[18, 47]])

En el código anterior

  • Hemos importado numpy con el nombre de alias np.
  • Hemos creado dos matrices bidimensionales ‘a‘ y ‘B‘.
  • Hemos declarado la variable ‘C‘y se le asignó el valor devuelto de np.dot () función.
  • Por último, intentamos imprimir el valor de ‘C‘.

En la salida, muestra el producto de la matriz como una matriz.

Ejemplo 4:

Producción:

En el código anterior

  • Hemos importado numpy con el nombre de alias np.
  • Hemos creado dos matrices ‘a‘ y ‘B‘ utilizando np.arange () función y cambie la forma de ambas matrices usando la función reshape ().
  • Hemos declarado la variable ‘C‘y se le asignó el valor devuelto de np.dot () función
  • Por último, intentamos imprimir el ‘C‘ valor.

En la salida, muestra el producto de la matriz como una matriz.


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