दो बहु-आयामी वैक्टर के डॉट उत्पाद को वापस करने के लिए, पायथन में numpy.vdot () विधि का उपयोग करें। vdot(a, b) फंक्शन जटिल 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 की तुलना में बहुआयामी सरणियों को अलग तरह से संभालता है:यह amatrix उत्पाद नहीं करता है, लेकिन इनपुट तर्कों को पहले 1-D वैक्टर में 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 संख्यात्मक बहु-आयामी सरणी बनाना -
arr1 = np.array([[5, 10],[15, 20]]) arr2 = np.array([[3, 6],[9, 12]])
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)
दो बहु-आयामी वैक्टर के डॉट उत्पाद को वापस करने के लिए, numpy.vdot() विधि का उपयोग करेंपायथन में -
print("\nResult...\n",np.vdot(arr1, arr2))
उदाहरण
import numpy as np # Creating two numpy Multi-Dimensional array using the array() method arr1 = np.array([[5, 10],[15, 20]]) arr2 = np.array([[3, 6],[9, 12]]) # 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 two multi-dimensional vectors, use the numpy.vdot() method in Python. print("\nResult...\n",np.vdot(arr1, arr2))
आउटपुट
Array1... [[ 5 10] [15 20]] Array2... [[ 3 6] [ 9 12]] Dimensions of Array1... 2 Dimensions of Array2... 2 Shape of Array1... (2, 2) Shape of Array2... (2, 2) Result... 450