📜  Python numpy.dot()

📅  最后修改于: 2020-10-27 08:06:24             🧑  作者: Mango

Python的numpy.dot()

Python的numpy模块提供了执行两个数组的点积的函数。

  • 如果数组’a’和’b’均为一维数组,则dot()函数执行向量的内积(无复数共轭)。
  • 如果数组“ a”和“ b”都是二维数组,则dot()函数执行矩阵乘法。但是对于矩阵乘法,最好使用matmul‘a’@’b’
  • 如果’a’或’b’是0维(标量),则dot()函数执行乘法。同样,最好使用numpy.multiply(a,b)* b方法。
  • 如果“ a”是N维数组,而“ b”是1维数组,则dot()函数将在a和b的最后一个轴上执行求和积。
  • 如果’a’是一个M维数组,而’b’是一个N维数组(其中N> = 2),则dot()函数将在’a’的最后一个轴和第二个轴上执行求和积-b的最后一个轴:
dot(a, b)[i,j,k,n] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,n])

句法

numpy.dot(a, b, out=None)

参量

一个:array_like

此参数定义第一个数组。

b:类似array_like

此参数定义第二个数组。

out:ndarray(可选)

它是一个输出参数。它应该具有在不使用时会返回的确切类型。特别是,它应该满足性能特征,即它必须包含正确的类型,即它必须是C连续的,并且其dtype必须是为dot(a,b)返回的dtype。因此,如果不满足这些指定条件,则会引发异常。

退货

此函数返回’a’和’b’的点积。如果“ a”和“ b”均为标量或一维,则此函数返回标量。否则,它返回一个数组。如果给出’out’,则返回它。

加薪

当“ a”的最后一个维度与“ b”的倒数第二个维度的大小不同时,会发生ValueError。

范例1:

import numpy as np
a=np.dot(6,12)
a

输出:

72

范例2:

import numpy as np
a=np.dot([2j, 3j], [5j, 8j])
a

输出:

(-34+0j)

范例3:

import numpy as np
a = [[1, 2], [4, 1]]
b = [[4, 11], [2, 3]]
c=np.dot(a, b)
c

输出:

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

在上面的代码中

    • 我们导入了别名为np的numpy。
    • 我们创建了两个二维数组’ a ‘和’ b ‘。
    • 我们已经声明了变量’ c ‘并分配了np.dot()函数的返回值。

最后,我们尝试print’ c ‘的值。

在输出中,它将矩阵乘积显示为数组。

范例4:

import numpy as np
x = np.arange(3*4*5*6).reshape((3,4,5,6))
y = np.arange(3*4*5*6)[::-1].reshape((5,4,6,3))
p=np.dot(a, b)[2,3,2,1,2,2]
q=sum(a[2,3,2,:] * b[1,2,:,2])
p
q

输出:

499128
499128

在上面的代码中

  • 我们导入了别名为np的numpy。
  • 我们已经创建了两个阵列“a”“B”使用np.arange()函数和使用重塑()函数改变两个阵列的形状。
  • 我们已经声明了变量’ c ‘并分配了np.dot()函数的返回值
  • 最后,我们尝试print’ c ‘值。

在输出中,它将矩阵乘积显示为数组。