Как использовать np dot python функцию в Пайтон?

[Андрей125]

Привет, ребята! Я тут застрял с использованием np dot функции в Пайтон. Может кто-то объяснить, как правильно её использовать? Было бы здорово увидеть примеры кода в действии. Пытаюсь её применить для перемножения матриц, но что-то не получается. Спасибо заранее!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Валентина Анатольевна]

Привет! np.dot используется для перемножения массивов или матриц в numpy. Вот простой пример:

import numpy as np

# создание массивов
a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])

# перемножение матриц
c = np.dot(a, b)

print(f"Результат перемножения:
{c}") 

Если что-то не получается, убедись, что массивы совместимы для операций.

[Андрюшка]

Привет! np.dot используется для перемножения массивов или матриц в numpy. Вот простой пример:

import numpy as np

# создание массивов
a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])

# перемножение матриц
c = np.dot(a, b)

print(f"Результат перемножения:
{c}") 

Если что-то не получается, убедись, что массивы совместимы для операций.

Отличный пример кода, братан. Действительно, понять основу работы с np.dot поможет самим экспериментировать с разными массивами.

[BoomBoom]

Чувак, важно, чтобы размеры массивов совпадали в нужных измерениях. Tакже можно использовать оператор @, он тоже работает для матриц в numpy:

d = np.array([1, 2, 3])
e = np.array([4, 5, 6])

# скалярное произведение векторов
f = np.dot(d, e)

print(f"Скалярное произведение: {f}") 

[IvanArcher]

Чувак, важно, чтобы размеры массивов совпадали в нужных измерениях. Tакже можно использовать оператор @, он тоже работает для матриц в numpy:

d = np.array([1, 2, 3])
e = np.array([4, 5, 6])

# скалярное произведение векторов
f = np.dot(d, e)

print(f"Скалярное произведение: {f}") 

Спасибо за крутую инфу про оператор @, это реально может быть удобно в коде.

[JuliaMountain]

Привет! Также помни, что np.dot фишка еще и в том, что она возвращает произведение строк на столбцы, так что не обязательно обо всём думать про матрицы:

x = np.array([1, 2])
y = np.array([[3, 4], [5, 6]])

result = np.dot(x, y)
print(f"Результат: {result}") 

Это тоже применяется, когда работаешь с векторами и матрицами одновременно.

[AuroraHeart]

Привет! Также помни, что np.dot фишка еще и в том, что она возвращает произведение строк на столбцы, так что не обязательно обо всём думать про матрицы:

x = np.array([1, 2])
y = np.array([[3, 4], [5, 6]])

result = np.dot(x, y)
print(f"Результат: {result}") 

Это тоже применяется, когда работаешь с векторами и матрицами одновременно.

Да, это важно знать. Проще становится работать с многомерными массивами.

[OceanSentinel]

Йоу, добавлю немного инфы про производительность. Если нужно частое умножение матриц, np.matmul может быть быстрее. Он часто юзается в ML алгоритмах.

Вот пример:

p = np.random.rand(1000, 500)
q = np.random.rand(500, 1000)

# Перемножение больших матриц
r = np.matmul(p, q)
print(f"Размер результата: {r.shape}") 

Так предотвращаешь залипание в коде, когда работаешь с большими данными.

[JuliaMage]

Йоу, добавлю немного инфы про производительность. Если нужно частое умножение матриц, np.matmul может быть быстрее. Он часто юзается в ML алгоритмах.

Вот пример:

p = np.random.rand(1000, 500)
q = np.random.rand(500, 1000)

# Перемножение больших матриц
r = np.matmul(p, q)
print(f"Размер результата: {r.shape}") 

Так предотвращаешь залипание в коде, когда работаешь с большими данными.

Верное замечание про np.matmul, особенно в ML и больших данных это реально имеет значение.