При использовании библиотеки NumPy в Python @оператор используется для выполнения матричного умножения двух массивов. Умножение матриц — важная операция в линейной алгебре со многими приложениями в машинном обучении, науке о данных и других областях.
Чтобы выполнить умножение матриц в NumPy, мы можем объединить два массива NumPy с помощью оператора @. Например, предположим, что у нас есть два массива NumPy a и b:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
Чтобы выполнить матричное умножение между a и b, мы можем использовать @оператор:
c = a @ b
Это приведет к созданию нового массива NumPy c, который является результатом умножения a и b с использованием матричного умножения.
Раньше Python 3.5умножение матриц np.dot()выполнялось с помощью функций вместо оператора @. Однако в Python 3.5 были введены @операторы, чтобы упростить чтение и понимание умножения матриц.
Таким образом, в Python @оператор является полезным инструментом для выполнения матричного умножения с массивами NumPy. Его Python 3.5более позднее введение упрощает работу с матрицами в Python и упрощает код, необходимый для выполнения этой важной математической операции.
сосредоточиться на
Рекомендация хорошей книги AI
ИИ меняется с каждым днем, но высотное здание невозможно отделить от хорошего фундамента. Вам интересно узнать о принципах и практике искусственного интеллекта? Не смотрите дальше! Наша книга о принципах и методах ИИ — идеальный ресурс для всех, кто хочет получить представление о мире ИИ. Это подробное руководство, написанное ведущими экспертами в этой области, охватывает все, от основ машинного обучения до передовых методов создания интеллектуальных систем. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным практиком в области искусственного интеллекта, эта книга поможет вам. Так зачем ждать?