numpy.dot(vector_a, vector_b, out = None) returnează produsul scalar al vectorilor a și b. Poate gestiona matrice 2D, dar le consideră matrice și va efectua multiplicarea matricei. Pentru N dimensiuni este un produs sumă pe ultima axă a lui a și penultima a lui b:
dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])>
Parametrii
- vector_a : [array_like] dacă a este complex, conjugatul său complex este utilizat pentru calcularea produsului scalar. vector_b : [array_like] dacă b este complex, conjugatul său complex este utilizat pentru calcularea produsului scalar. out : [matrice, opțional] argumentul de ieșire trebuie să fie C-contiguu, iar dtype-ul său trebuie să fie dtype care ar fi returnat pentru dot(a,b).
Produsul scalar al vectorilor a și b. dacă vector_a și vector_b sunt 1D, atunci scalar este returnat
cum să recuperezi aplicațiile ascunse
Cod 1:
Piton
hartă arborelui
# 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)> |
>
>
Ieșire:
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>
Cod 2:
Piton
convertiți int în șir de caractere 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 vs c++
>
>
Ieșire:
Dot Product : [[22 12] [40 32]] Dot Product : [[22 32] [15 32]]>