Einführung

In diesem Lab werden wir die dot()-Funktion der Numpy-Bibliothek untersuchen, die hauptsächlich zur Berechnung des Skalarprodukts zweier Vektoren verwendet wird. Wir werden auch sehen, wie diese Funktion 2D-Arrays als Matrizen behandeln und Matrixmultiplikation durchführen kann.

Tipps für die VM

Nachdem die VM gestartet ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

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Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt lösen.

Verstehen der Syntax von numpy.dot()

Die erforderliche Syntax für die Verwendung der dot()-Funktion lautet wie folgt:

numpy.dot(a, b, out=None)

Dabei bedeuten:

• a ist der erste Parameter. Wenn "a" komplex ist, wird sein komplexer Konjugat für die Berechnung des Skalarprodukts verwendet.
• b ist der zweite Parameter. Wenn "b" komplex ist, wird sein komplexer Konjugat für die Berechnung des Skalarprodukts verwendet.
• out ist das Ausgabeargument. Wenn es nicht verwendet wird, muss es den genauen Typ haben, der zurückgegeben würde. Andernfalls muss es C-stetig sein und sein dtype muss der dtype entsprechen, der für dot(a, b) zurückgegeben würde.

Berechnen des Skalarprodukts von Skalaren und 1D-Arrays

In diesem Schritt werden wir die dot()-Funktion verwenden, um das Skalarprodukt von Skalaren und 1D-Arrays zu berechnen.

import numpy as np

## Berechnen des Skalarprodukts von Skalaren
a = np.dot(8, 4)
print("Das Skalarprodukt der oben angegebenen Skalare ist: ")
print(a)

## Berechnen des Skalarprodukts von zwei 1D-Arrays
vect_a = 4 + 3j
vect_b = 8 + 5j

dot_product = np.dot(vect_a, vect_b)
print("Das Skalarprodukt von zwei 1D-Arrays ist: ")
print(dot_product)

Führen Sie Matrixmultiplikation mit 2D-Arrays durch

In diesem Schritt werden wir die dot()-Funktion verwenden, um Matrixmultiplikation mit 2D-Arrays durchzuführen.

import numpy as np

a = np.array([[50,100],[12,13]])
print("Matrix a ist:")
print(a)

b = np.array([[10,20],[12,21]])
print("Matrix b ist:")
print(b)

dot = np.dot(a, b)
print("Das Skalarprodukt der Matrizen a und b ist:")
print(dot)

Fehlerbehandlung

In diesem Schritt werden wir die ValueError untersuchen, die ausgelöst wird, wenn die letzte Dimension von a nicht die gleiche Größe wie die vorletzte Dimension von b ist.

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14]])

## Fehlerbehandlung
error = np.dot(a, b)
print(error)

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir die dot()-Funktion der Numpy-Bibliothek behandelt. Wir haben gelernt, wie diese Funktion mit ihrer Syntax verwendet wird, und die von der Funktion zurückgegebenen Werte wurden anhand von Codebeispielen erklärt. Wir haben auch die Fehlerbehandlung der Funktion untersucht.