Numpy का उपयोग करके डॉट उत्पाद की गणना कैसे करें

सदिश a = [a ₁ , a ₂ , a ₃ ] और सदिश b = [b ₁ , b ₂ , b ₃ ] को देखते हुए, a · b से निरूपित सदिशों का अदिश गुणनफल इस प्रकार दिया जाता है:

एबी = ए ₁ * बी ₁ + ए ₂ * बी ₂ + ए ₃ * बी ₃

उदाहरण के लिए, यदि a = [2, 5, 6] और b = [4, 3, 2], तो a और b का डॉट उत्पाद इसके बराबर होगा:

एबी = 2*4 + 5*3 + 6*2

एबी = 8 + 15 + 12

एबी = 35

सरल शब्दों में, डॉट उत्पाद दो वैक्टरों में संबंधित प्रविष्टियों के उत्पादों का योग है।

पायथन में, आप दो वैक्टरों के बीच डॉट उत्पाद की त्वरित गणना करने के लिए numpy.dot() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 import numpy as np

n.p. dowry (a, b)

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: दो वैक्टरों के बीच डॉट उत्पाद की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि दो वैक्टरों के बीच डॉट उत्पाद की गणना करने के लिए numpy.dot() का उपयोग कैसे करें:

 import numpy as np

#definevectors
a = [7, 2, 2]
b = [1, 4, 9]

#calculate dot product between vectors
n.p. dowry (a, b)

33

यहां बताया गया है कि इस मान की गणना कैसे की गई:

• एबी = 7*1 + 2*4 + 2*9
• एबी = 7 + 8 + 18
• एबी = 33

उदाहरण 2: दो स्तंभों के बीच डॉट उत्पाद की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि पांडा डेटाफ़्रेम में दो कॉलमों के बीच डॉट उत्पाद की गणना करने के लिए numpy.dot() का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [4, 6, 7, 7, 9],
                   ' B ': [5, 7, 7, 2, 2],
                   ' C ': [11, 8, 9, 6, 1]})

#view DataFrame
df

	A B C
0 4 5 11
1 6 7 8
2 7 7 9
3 7 2 6
4 9 2 1

#calculate dot product between column A and column C
n.p. dot (df. A , df. C )

206

यहां बताया गया है कि इस मान की गणना कैसे की गई:

• एसी = 4*11 + 6*8 + 7*9 + 7*6 + 9*1
• एसी = 44 + 48 + 63 + 42 + 9
• ए सी = 206

नोट: ध्यान रखें कि यदि आप जिन दो वैक्टरों के लिए डॉट उत्पाद की गणना कर रहे हैं, उनकी लंबाई अलग-अलग है, तो पायथन एक त्रुटि देगा।

अतिरिक्त संसाधन

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