numpy.dot(벡터_a, 벡터_b, out = None)은 벡터 a와 b의 내적을 반환합니다. 2D 배열을 처리할 수 있지만 이를 행렬로 간주하고 행렬 곱셈을 수행합니다. N 차원의 경우 a의 마지막 축과 b의 마지막에서 두 번째 축에 대한 합계입니다.
dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])>
매개변수
- vector_a : [array_like] a가 복소수이면 복소수 켤레가 내적 계산에 사용됩니다. vector_b : [array_like] b가 복소수이면 복소수 켤레가 내적 계산에 사용됩니다. out : [배열, 선택 사항] 출력 인수는 C 연속적이어야 하며 해당 dtype은 dot(a,b)에 대해 반환되는 dtype이어야 합니다.
벡터 a와 b의 내적입니다. 벡터_a와 벡터_b가 1D이면 스칼라가 반환됩니다.
바이트를 문자열 파이썬으로
코드 1:
파이썬
# Python Program illustrating> # numpy.dot() method> import> numpy as geek> # Scalars> product>=> geek.dot(>5>,>4>)> print>(>'Dot Product of scalar values : '>, product)> # 1D array> vector_a>=> 2> +> 3j> vector_b>=> 4> +> 5j> product>=> geek.dot(vector_a, vector_b)> print>(>'Dot Product : '>, product)> |
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Powershell 보다 크거나 같음
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산출:
Dot Product of scalar values : 20 Dot Product : (-7+22j)>
How Code1 works ? vector_a = 2 + 3j vector_b = 4 + 5j now dot product = 2(4 + 5j) + 3j(4 +5j) = 8 + 10j + 12j - 15 = -7 + 22j>
코드 2:
파이썬
2분기
# Python Program illustrating> # numpy.dot() method> import> numpy as geek> # 1D array> vector_a>=> geek.array([[>1>,>4>], [>5>,>6>]])> vector_b>=> geek.array([[>2>,>4>], [>5>,>2>]])> product>=> geek.dot(vector_a, vector_b)> print>(>'Dot Product :
'>, product)> product>=> geek.dot(vector_b, vector_a)> print>(>'
Dot Product :
'>, product)> '''> Code 2 : as normal matrix multiplication> '''> |
자바 데이터베이스 jdbc
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산출:
Dot Product : [[22 12] [40 32]] Dot Product : [[22 32] [15 32]]>