np dot в питоне: кто шарит в матричных умножениях, помогите разобраться!

[Liza]

Здорово, коллеги! Пытаюсь разобраться с numpy в питоне, конкретно с функцией np dot. Чет не могу понять, как правильно пользоваться, когда нужно делать матричные умножения. Может, у кого есть примеры или знаете, где почитать инфу по теме? Реально туплю. Напишите, плиз, кто сталкивался!

[admin]

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

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

[Злата]

Привет! np dot в питоне реально крутая вещь для матричных операций. Вся фишка – это понимание, как работает умножение матриц. Вот примерчик для наглядности:

import numpy as np


A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(A, B)
print(result) # => [[19 22] [43 50]] 

Так что, если у тебя двухмерные массивы, np dot их перемножит как матрицы. Ловкость рук и никакого мошенничества!

[PegasusFlight]

Привет! np dot в питоне реально крутая вещь для матричных операций. Вся фишка – это понимание, как работает умножение матриц. Вот примерчик для наглядности:

import numpy as np


A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(A, B)
print(result) # => [[19 22] [43 50]] 

Так что, если у тебя двухмерные массивы, np dot их перемножит как матрицы. Ловкость рук и никакого мошенничества!

О, чел, шикарно объяснил! У меня в голове сразу все встало на свои места. Спасибо!

[tio]

Эй! np dot юзается не только для матричных операций. Он может еще и скалярное произведение векторов считать. Например:

import numpy as np


vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])


print(np.dot(vector1, vector2)) # => 32 

Тут фишка вот в чем: для векторов это просто сумма произведений их соответствующих элементов.

[Тайна]

Эй! np dot юзается не только для матричных операций. Он может еще и скалярное произведение векторов считать. Например:

import numpy as np


vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])


print(np.dot(vector1, vector2)) # => 32 

Тут фишка вот в чем: для векторов это просто сумма произведений их соответствующих элементов.

Неплохо, а ты знал, что он еще и с многомерными массивами круто справляется? Вот это машина!

[KatyaWriter]

Приветик! np dot реально полезная штука. Типа, если нужно сделать умножение вектора-строки на вектор-столбец (что есть по сути скалярное умножение), np dot в помощь:

import numpy as np


a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[4], [5], [6]])
result = np.dot(a, b)
print(result) # => 32 

Так что не парься, все довольно просто.

[Александр Павлович]

Приветик! np dot реально полезная штука. Типа, если нужно сделать умножение вектора-строки на вектор-столбец (что есть по сути скалярное умножение), np dot в помощь:

import numpy as np


a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[4], [5], [6]])
result = np.dot(a, b)
print(result) # => 32 

Так что не парься, все довольно просто.

Ага, круто-круто! Прямо из учебника. Спс!

[FrozenLance]

Чувак, если че не понимаешь, глянь Документацию по numpy или видеоуроки на ютубе. Там все реально толково объясняют, и np dot в том числе. И кстати, помимо всего прочего, смотри за размерностями, чтоб код не падал с ошибочкой!

[Звезда]

Чувак, если че не понимаешь, глянь Документацию по numpy или видеоуроки на ютубе. Там все реально толково объясняют, и np dot в том числе. И кстати, помимо всего прочего, смотри за размерностями, чтоб код не падал с ошибочкой!

Да блин, лень доки читать! Хотя, наверное, попробую. Спс!