dot関数【numpy】

より手軽に行列積（結果は次元をもつ）や内積（次元をもたないスカラ値という意味）を求めるための関数である。まず、

A : 2D array

x : 1D array

b : 0D array

とする。

code:p01.py

import numpy as np

b = np.array(2)

print(A.ndim, A.shape)

print(x.ndim, x.shape)

print(b.ndim, b.shape)

# 2 (3, 3)

# 1 (3,)

# 0 ()

2D同士

code:(続き)p01.py

y = np.dot(A, A)

print(y.ndim, y.shape)

print(y)

# 2 (3, 3)

2D と1D

code:(続き)p1.py

y1 = np.dot(A, x)

print(y1.ndim, y1.shape)

print(y1)

y2 = np.dot(x, A)

print(y2.ndim, y2.shape)

print(y2)

# 1 (3,)

# 1 (3,)

2Dと0D

code:(続き)p01.py

y = np.dot(A, b)

print(y.ndim, y.shape)

print(y)

# 2 (3, 3)

1D同士

結果は0D、内積が求まっている。

code:(続き)p01.py

y = np.dot(x, x)

print(y.ndim, y.shape)

print(y)

# 0 ()

# 14

1Dと0D

結果は1D、1D 配列の各要素のスカラ倍である。順序を入れ替えても同じ。

code:(続き)p01.py

y = np.dot(x, b)

print(y.ndim, y.shape)

print(y)

# 1 (3,)

0D同士

kekkaha

0D、スカラ同士の掛け算である。

code:(続き)p01.py

y = np.dot(x, x)

print(y.ndim, y.shape)

print(y)

# 0 ()

# 4