NumPy dot() 函数

 NumPy 函数

NumPy dot() 函数用于执行两个数组的点积。具体来说，

• 如果a和b都是一维数组，则它是向量的内积（没有复共轭）。
• 如果a和b都是2- D 数组，是矩阵乘法，但优先使用 matmul 或 a @ b。
• 如果 a 或 b 是 0-D（标量），则相当于乘法并使用 numpy.multiply(a , b) 或 a * b 是首选。
• 如果 a 是 N 维数组，b 是一维数组，则它是 a 和 b 最后一个轴上的和积。
• 如果 a 是 N 维数组，b 是 M 维数组（其中 M>=2），则它是 a 的最后一个轴与 b 的倒数第二个轴的和积:

dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]) 

语法

numpy.dot(a, b, out=None) 

参数

返回值

返回a和b的点积。如果 a 和 b 都是标量或都是一维数组，则返回标量；否则返回一个数组。如果给出了 out，则返回它。

异常

如果 a 的最后一个维度与第二个维度的大小不同，则引发 ValueError 异常-b 的最后一个维度。

示例:带有标量的 dot() 函数

下面的示例显示了 dot() 与两个标量一起使用时的结果 函数。

import numpy as np
print(np.dot(5, 10)) 

上述代码的输出将是:

50 

示例:具有一维数组的 dot() 函数

当使用两个一维数组时，该函数返回数组的内积。

import numpy as np
Arr1 = [5, 8]
Arr2 = [10, 20]

#返回 5*10 + 8*20 = 210
print(np.dot(Arr1, Arr2)) 

上述代码的输出将是:

210 

示例:处理复数的 dot() 函数

dot() 函数可用于处理复数。考虑以下示例。

import numpy as np
Arr1 = np.array([1+2j, 1+3j])
Arr2 = np.array([2+2j, 2+3j])

Arr3 = np.dot(Arr1, Arr2)

print(Arr3) 

上述代码的输出将为:

(-9+15j) 

点积计算如下:

= (1+2j)*(2+2j) + (1+3j)*(2+3j)
= (-2+6j) + (-7+9j)
= (-9+15j) 

示例:带有矩阵的 dot() 函数

当使用两个矩阵时，该函数返回矩阵乘法。

import numpy as np
Arr1 = np.array([[1, 2], 
                 [3, 4]])
Arr2 = np.array([[10, 20], 
                 [30, 40]])
Arr3 = np.dot(Arr1, Arr2)

print(Arr3) 

上述代码的输出将是:

[[ 70 100]
 [150 220]] 

点积的计算方式为:

[[1*10+2*30 1*20+2*40]
 [3*10+4*30 3*20+4*40]]

= [[ 70 100]
   [150 220]]