<\/p>\n
Dado o vetor a<\/em> = [a 1<\/sub> , a 2<\/sub> , a 3<\/sub> ] e o vetor b<\/em> = [b 1<\/sub> , b 2<\/sub> , b 3<\/sub> ], o produto escalar<\/strong> dos vetores, denotado a \u00b7 b<\/strong> , \u00e9 dado por:<\/span><\/p>\n ab<\/strong> = a 1<\/sub> * b 1<\/sub> + a 2<\/sub> * b 2<\/sub> + a 3<\/sub> * b 3<\/sub><\/span><\/p>\n Por exemplo, se a<\/em> = [2, 5, 6] e b<\/em> = [4, 3, 2], ent\u00e3o o produto escalar de a<\/em> e b<\/em> seria igual a:<\/span><\/p>\n ab =<\/strong> 2*4 + 5*3 + 6*2<\/span><\/p>\n ab =<\/strong> 8 + 15 + 12<\/span><\/p>\n ab =<\/strong> 35<\/span><\/p>\n Em termos simples, o produto escalar \u00e9 a soma dos produtos das entradas correspondentes em dois vetores.<\/span><\/p>\n Em Python, voc\u00ea pode usar a fun\u00e7\u00e3o numpy.dot()<\/strong> para calcular rapidamente o produto escalar entre dois vetores:<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar numpy.dot()<\/strong> para calcular o produto escalar entre dois vetores:<\/span><\/p>\n Veja como esse valor foi calculado:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar numpy.dot()<\/strong> para calcular o produto escalar entre duas colunas em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Veja como esse valor foi calculado:<\/span><\/p>\n Nota:<\/strong> Tenha em mente que Python gerar\u00e1 um erro se os dois vetores para os quais voc\u00ea est\u00e1 calculando o produto escalar tiverem comprimentos diferentes.<\/span><\/p>\n Como adicionar linhas a um DataFrame do Pandas<\/a> Dado o vetor a = [a 1 , a 2 , a 3 ] e o vetor b = [b 1 , b 2 , b 3 ], o produto escalar dos vetores, denotado a \u00b7 b , \u00e9 dado por: ab = a 1 * b 1 + a 2 * b 2 + […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1949","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n<\/span>\n<\/span>n.p. dowry<\/span> (a, b)\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 1: calcule o produto escalar entre dois vetores<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#definevectors<\/span>\na = [7, 2, 2]\nb = [1, 4, 9]\n\n#calculate dot product between vectors<\/span>\nn.p. dowry<\/span> (a, b)\n\n33\n<\/strong><\/pre>\n\n
Exemplo 2: calcule o produto escalar entre duas colunas<\/strong><\/span><\/h3>\n
import pandas as<\/span> pd<\/span>\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [4, 6, 7, 7, 9],\n ' B<\/span> ': [5, 7, 7, 2, 2],\n ' C<\/span> ': [11, 8, 9, 6, 1]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tA B C\n0 4 5 11\n1 6 7 8\n2 7 7 9\n3 7 2 6\n4 9 2 1\n\n#calculate dot product between column A and column C<\/span>\nn.p. dot<\/span> (df. A<\/span> , df. C<\/span> )\n\n206\n<\/strong><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como adicionar um array Numpy a um DataFrame do Pandas<\/a>
Como calcular a correla\u00e7\u00e3o deslizante em pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"