एक-आयामी वैक्टर के डॉट उत्पाद को वापस करने के लिए, पायथन में numpy.vdot() विधि का उपयोग करें। Thevdot(a, b) फंक्शन सम्मिश्र संख्याओं को dot(a, b) से अलग तरीके से हैंडल करता है। यदि पहला तर्क जटिल है तो पहले तर्क के जटिल संयुग्म का उपयोग डॉट उत्पाद की गणना के लिए किया जाता है। vdot डॉट से अलग बहुआयामी सरणियों को संभालता है:यह एक मैट्रिक्स उत्पाद नहीं करता है, लेकिन पहले 1-डी वैक्टर के लिए इनपुट तर्कों को समतल करता है। नतीजतन, इसका उपयोग केवल वैक्टर के लिए किया जाना चाहिए।
विधि a और b का डॉट उत्पाद लौटाती है। ए और बी के प्रकारों के आधार पर एक इंट, फ्लोट या कॉम्प्लेक्स हो सकता है। पहला पैरामीटर ए है। यदि a जटिल है तो जटिल संयुग्म को डॉट उत्पाद की गणना से पहले लिया जाता है। b डॉट उत्पाद का दूसरा पैरामीटर है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import numpy as np
सरणी () विधि का उपयोग करके दो सुस्पष्ट एक-आयामी सरणी बनाना -
arr1 = np.array([2+3j,5+6j]) arr2 = np.array([9+10j,11+12j])
सरणियों को प्रदर्शित करें -
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2) दोनों सरणियों के आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim) दोनों सरणियों के आकार की जाँच करें -
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape) एक-आयामी वैक्टर के डॉट उत्पाद को वापस करने के लिए, numpy.vdot() विधि का उपयोग करें -
print("\nResult...\n",np.vdot(arr1, arr2))
उदाहरण
import numpy as np
# Creating two numpy One-Dimensional array using the array() method
arr1 = np.array([2+3j,5+6j])
arr2 = np.array([9+10j,11+12j])
# Display the arrays
print("Array1...\n",arr1)
print("\nArray2...\n",arr2)
# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",arr1.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",arr2.ndim)
# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",arr1.shape)
print("\nShape of Array2...\n",arr2.shape)
# To return the dot product of One-Dimensional vectors, use the numpy.vdot() method in Python.
print("\nResult...\n",np.vdot(arr1, arr2)) आउटपुट
Array1... [2.+3.j 5.+6.j] Array2... [ 9.+10.j 11.+12.j] Dimensions of Array1... 1 Dimensions of Array2... 1 Shape of Array1... (2,) Shape of Array2... (2,) Result... (175-13j)