numpy.dot(vector_a, vector_b, out = None) vrne pikčasti produkt vektorjev a in b. Lahko obravnava 2D nize, vendar jih obravnava kot matriko in bo izvedel množenje matrike. Za dimenzije N je vsota-zmnožek zadnje osi a in predzadnje osi b:
dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])>
Parametri
- vektor_a : [podoben_matriki], če je a kompleksen, se za izračun pikčastega zmnožka uporabi njegov kompleksni konjugat. vektor_b : [podoben_matriki], če je b kompleksen, se za izračun pikčastega produkta uporabi njegov kompleksni konjugat. out : [matrika, neobvezno] izhodni argument mora biti C-soseden, njegov dtype pa mora biti dtype, ki bi bil vrnjen za piko (a, b).
Pikčasti produkt vektorjev a in b. če sta vektor_a in vektor_b 1D, je vrnjen skalar
razlika med gigabajtom in megabajtom
Koda 1:
Python
java uporabniški vnos
# 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)> |
>
>
Izhod:
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>
Koda 2:
Python
pretvori int v niz java
# 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> '''> |
java proti c++
>
>
Izhod:
Dot Product : [[22 12] [40 32]] Dot Product : [[22 32] [15 32]]>