Numpy를 사용하여 내적을 계산하는 방법

벡터 a = [a ₁ , a ₂ , a ₃ ] 및 벡터 b = [b ₁ , b ₂ , b ₃ ]가 주어지면 a · b 로 표시되는 벡터의 스칼라 곱은 다음과 같이 제공됩니다.

ab = a ₁ * b ₁ + a ₂ * b ₂ + a ₃ * b ₃

예를 들어, a = [2, 5, 6]이고 b = [4, 3, 2]인 경우 a 와 b 의 내적은 다음과 같습니다.

ab = 2*4 + 5*3 + 6*2

순순히 = 8 + 15 + 12

ab = 35

간단히 말해서, 내적은 두 벡터에 있는 해당 항목의 곱을 합한 것입니다.

Python에서는 numpy.dot() 함수를 사용하여 두 벡터 사이의 내적을 빠르게 계산할 수 있습니다.

 import numpy as np

n.p. dowry (a, b)

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: 두 벡터 간의 내적 계산

다음 코드는 numpy.dot()를 사용하여 두 벡터 간의 내적을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np

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

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

33

이 값이 계산된 방법은 다음과 같습니다.

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

예 2: 두 열 사이의 내적 계산

다음 코드는 numpy.dot()를 사용하여 Pandas DataFrame의 두 열 사이의 내적을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

이 값이 계산된 방법은 다음과 같습니다.

• AC = 4*11 + 6*8 + 7*9 + 7*6 + 9*1
• AC = 44 + 48 + 63 + 42 + 9
• 에이씨 = 206

참고: 내적을 계산하는 두 벡터의 길이가 다른 경우 Python에서 오류가 발생한다는 점을 명심하세요.

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