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Numpy tensordot 함수 소개:
Numpy의 `tensordot` 함수는 텐서(tensor)들 간의 곱셈을 수행합니다. 이 함수는 다차원 배열에 대한 연산을 지원하며, 배열의 특정 축(axis)을 기준으로 곱셈을 수행합니다. 다차원 배열을 다룰 때 유용하게 활용됩니다.
기본 사용법:
`tensordot`을 사용하여 배열 간의 텐서 곱셈을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
import numpy as np
# 텐서 곱셈 수행
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.tensordot(a, b, axes=1)
print("Result:")
print(result)
위의 예시 코드에서 `np.tensordot`을 사용하여 `a`와 `b`의 텐서 곱셈을 수행하고, `axes` 매개변수를 사용하여 곱셈이 수행되는 축을 지정합니다.
예시 코드:
- 다차원 배열 간의 텐서 곱셈 예시:
# 텐서 곱셈 수행
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.tensordot(a, b, axes=1)
print("Result:")
print(result)
결론:
`numpy.tensordot` 함수는 텐서들 간의 곱셈을 수행하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 다차원 배열을 다룰 때 편리하게 텐서 곱셈을 수행할 수 있습니다. 위의 예시 코드를 참고하여 `tensordot` 함수를 활용해보세요.
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