dotの使い方 (numpy)

トップメニュー

Python

Pythonとは

基本的な使い方
・IDLE
・Jupyter Notebook
・Markdown
・コマンドプロンプトで実行
・仮想環境の構築
・仮想環境でIDLEを実行

ライブラリのインストール
・pipの使い方
・numpy , matplotlib等
・graphviz
・pytorch
・Mecab

Pythonの関数：一覧

共通関数
・append , extend
・class
・copy
・csv.reader
・csv.writer
・def , return
・dict , defaultdict
・enumerate
・exit
・for
・if
・import
・in
・input
・lambda
・len
・list
・min/max
・OrderedDict
・open/close
・os
・pickle
・print
・range
・re.split
・read/readline
・round/floor/ceil
・split
・sys.argv
・time
・while
・write
・zip
・特殊メソッド
　・__name__
　・__iter__ , __next__
・正規表現、メタ文字
・データの型の種類
・四則演算 (+ , - , * , /)
・コメントアウト (# , ''')

numpy
・append
・arange
・argmax/argmin
・array
・asfarray
・astype , dtype
・digitize
・dot
・hstack/vstack
・linalg.solve
・linspace
・mean
・meshgrid
・mgrid
・ndim
・ndmin
・pad
・poly1d
・polyfit
・prod
・random
・reshape
・savetxt/loadtxt
・shape
・std
・transpose
・where
・zeros/zeros_like

scipy
・expit
・imread
・interpolate

matplotlib
・imshow
・figure
・pcolormesh
・plot
・scatter

scikit-learn
・GaussianNB
・KMeans
・KNeighborsClassifier
・SVC
・tree

keras

chainer

chainerrl

pytorch
・BCELoss , MSELoss
・Embedding
・device
・Sequential
・Dataset, Dataloader
・RNN, LSTM

OpenAI gym
・Blackjack-v0
・CartPole-v0

tkinter
・frame, grid
・画像表示
・画像を切り取り表示
・画像を保存

目的別
・ステップ関数
・1 of K 符号化法
・線形補間
・配列に番号をつける

公開日:2018/7/9　,　最終更新日:2018/12/26　　　　　　　　　

■説明
行列の積やベクトルの内積を計算します。matmulでも同じ結果が得られます。

具体例
以下はnumpyを使用する時に必須の記述です。

import numpy as np

例①
以下の行列の積を求める場合

a = np.array([[1, 1], [0, 1]])
b = np.array([[3, 1], [2, 2]])
np.dot(a,b) # np.matmul(a,b) でも良い。

→ array([[5, 3],
[2, 2]])

以下の様にするとアダマール積が求まります。

>> a*b

　array([[3, 1],
　　　　[0, 2]])

アダマール積は以下の様に計算することもできます。

>> b = np.array([[3, 1])
>> a*b

　array([[3, 1],　#[3,1]の掛け算をそれぞれの行に実施
　　　　[0, 1]])

例②
以下のベクトルの内積を求める場合、

>> a =np.array([2, 1])
>> b =np.array([3, 5])
>> np.dot(a,b)

　11

アダマール積は以下のとおり。

>> a*b

array([ 6, 5])

上記においてbを2行1列の配列にすると、行列の積となります。

>> b =np.array([[3], [5]])　#2行1列の配列
>> np.dot(a,b)

　array([11])

サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

関連記事一覧