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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