Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons explorer la fonction dot() de la bibliothèque Numpy, qui est principalement utilisée pour calculer le produit scalaire de deux vecteurs. Nous verrons également comment cette fonction peut traiter les tableaux 2D comme des matrices et effectuer une multiplication de matrices.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.

Comprendre la syntaxe de numpy.dot()

La syntaxe requise pour utiliser la fonction dot() est la suivante :

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

Où :

• a est le premier paramètre. Si "a" est complexe, alors son conjugué complexe est utilisé pour le calcul du produit scalaire.
• b est le second paramètre. Si "b" est complexe, alors son conjugué complexe est utilisé pour le calcul du produit scalaire.
• out est l'argument de sortie. S'il n'est pas utilisé, alors il doit avoir exactement le type qui serait renvoyé. Sinon, il doit être C-contigu et son dtype doit être le dtype qui serait renvoyé pour dot(a, b).

Calculer le produit scalaire de scalaires et de tableaux 1D

Dans cette étape, nous allons utiliser la fonction dot() pour calculer le produit scalaire de scalaires et de tableaux 1D.

import numpy as np

## Calculer le produit scalaire de valeurs scalaires
a = np.dot(8, 4)
print("Le produit scalaire des valeurs scalaires données ci-dessus est : ")
print(a)

## Calculer le produit scalaire de deux tableaux 1D
vect_a = 4 + 3j
vect_b = 8 + 5j

dot_product = np.dot(vect_a, vect_b)
print("Le produit scalaire de deux tableaux 1D est : ")
print(dot_product)

Effectuer une multiplication de matrices avec des tableaux 2D

Dans cette étape, nous allons utiliser la fonction dot() pour effectuer une multiplication de matrices avec des tableaux 2D.

import numpy as np

a = np.array([[50,100],[12,13]])
print("La matrice a est :")
print(a)

b = np.array([[10,20],[12,21]])
print("La matrice b est :")
print(b)

dot = np.dot(a, b)
print("Le produit scalaire des matrices a et b est :")
print(dot)

Gestion des erreurs

Dans cette étape, nous allons explorer l'ValueError qui est levé lorsque la dernière dimension de a n'est pas de la même taille que la dimension avant-dernière de b.

import numpy as np

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

## Gestion des erreurs
error = np.dot(a, b)
print(error)

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons abordé la fonction dot() de la bibliothèque Numpy. Nous avons appris comment utiliser cette fonction avec sa syntaxe, et les valeurs renvoyées par la fonction ont été expliquées à l'aide d'exemples de code. Nous avons également exploré la gestion des erreurs de la fonction.