numpy.dot() en Python

numpy.dot(vector_a, vector_b, out = None) devuelve el producto escalar de los vectores a y b. Puede manejar arreglos 2D pero los considera como arrays y realizará la multiplicación de arrays. Para N dimensiones, es un producto de suma sobre el último eje de a y el penúltimo de b:

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

Parámetros

1. vector_a : [array_like] si a es complejo, su conjugado complejo 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. 
3. out : [array, opcional] el argumento de salida debe ser contiguo a C, y su tipo debe ser el tipo que se devolvería para el punto (a, b). 

Devolver:

Producto escalar de los vectores a y b. si vector_a y vector_b son 1D, entonces se devuelve escalar

Código 1:

# 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)

Producción:

Dot Product of scalar values  :  20
Dot Product  :  (-7+22j)

¿Cómo funciona Code1? 

vector_a = 2 + 3j 

vector_b = 4 + 5j

ahora producto punto 

= 2(4 + 5j) + 3j(4 – 5j) 

= 8 + 10j + 12j – 15 

= -7 + 22j

Código 2:

# 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  : \n", product)
 
product = geek.dot(vector_b, vector_a)
print("\nDot Product  : \n", product)
 
"""
Code 2 : as normal matrix multiplication
"""

Producción:

Dot Product  : 
 [[22 12]
 [40 32]]

Dot Product  : 
 [[22 32]
 [15 32]]

Referencias: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

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