numpy.vdot() en Python

Requisito previo: numpy.dot() en Python
numpy.vdot(vector_a, vector_b) devuelve el producto escalar de los vectores a y b. Si el primer argumento es complejo, se usa el conjugado complejo del primer argumento (aquí es donde vdot()difiere el funcionamiento del dot()método) para el cálculo del producto escalar. Puede manejar arrays multidimensionales, pero funciona como una array aplanada.

Parámetros –

1. vector_a : [array_like] si a es complejo, su complejo conjugado se usa para el cálculo del producto escalar.
2. vector_b : [array_like] si b es complejo, su complejo conjugado se usa para el cálculo del producto escalar.

Retorno – Producto escalar de los vectores a y b.

Código 1:

# Python Program illustrating
# numpy.vdot() method
  
import numpy as geek
  
# 1D array
vector_a = 2 + 3j
vector_b = 4 + 5j
  
product = geek.vdot(vector_a, vector_b)
print("Dot Product  : ", product)

Producción :

Dot Product  :  (23-2j)

¿Cómo funciona Code1?
vector_a = 2 + 3j
vector_b = 4 + 5j

Según el método, tome el conjugado de vector_a, es decir, 2 – 3j

ahora producto escalar = 2(4 – 5j) + 3j(4 – 5j)
= 8 – 10j + 12j + 15
= 23 – 2j

Código 2:

# Python Program illustrating
# numpy.vdot() 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.vdot(vector_a, vector_b)
print("Dot Product  : ", product)
  
product = geek.vdot(vector_b, vector_a)
print("\nDot Product  : ", product)
  
""" 
How Code 2 works : 
array is being flattened
  
1 * 2 + 4 * 4 + 5 * 5 + 6 * 2 = 55
"""

Producción :

Dot Product  :  55

Dot Product  :  55

Referencias:
https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.vdot.html#numpy.vdot

.
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