dotの使い方 (numpy)



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if

import

in

input

lambda

len

list

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OrderedDict

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print

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read/readline

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split

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time

while

write

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 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

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

■説明
行列の積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

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 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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linalg.solve

linspace

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poly1d

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random

reshape

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shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

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