파이썬 numpy.dot 함수 활용하기

Numpy Dot 함수 소개:

Numpy의 `numpy.dot` 함수는 두 배열의 내적(dot product)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 행렬 곱셈이나 벡터의 내적을 계산할 때 사용되며, 선형 대수학에서 널리 활용됩니다.

기본 사용법:

`numpy.dot` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 벡터의 내적 계산
vector_a = np.array([1, 2, 3])
vector_b = np.array([4, 5, 6])
dot_product = np.dot(vector_a, vector_b)
print(dot_product)

위 예시 코드에서 `np.dot(vector_a, vector_b)`는 두 벡터 `[1, 2, 3]`과 `[4, 5, 6]`의 내적을 계산합니다.

예시 코드:

• 행렬 곱셈:

# 행렬 곱셈 계산
matrix_a = np.array([[1, 2],
                     [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6],
                     [7, 8]])
matrix_product = np.dot(matrix_a, matrix_b)
print(matrix_product)

• 다차원 배열의 내적:

# 다차원 배열의 내적 계산
array_a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
array_b = np.array([[[1, 0], [0, 1]], [[-1, 0], [0, -1]]])
multi_dot_product = np.dot(array_a, array_b)
print(multi_dot_product)

결론:

`numpy.dot` 함수는 두 배열의 내적을 계산하여 다양한 수학적 작업에 활용되는 강력한 도구입니다. 벡터의 내적부터 행렬 곱셈, 다차원 배열의 내적까지 다양한 연산을 지원하며, 선형 대수학뿐만 아니라 데이터 분석과 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예시 코드를 통해 `numpy.dot` 함수의 활용법을 익혀보세요.