介绍

在本实验中，我们将探索 Numpy 库中的 dot() 函数，该函数主要用于计算两个向量的点积。我们还将了解该函数如何处理 2D 数组（作为矩阵）并执行矩阵乘法。

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如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 提问。实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

理解 numpy.dot() 的语法

使用 dot() 函数所需的语法如下：

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

其中：

• a 是第一个参数。如果 "a" 是复数，则使用其共轭复数来计算点积。
• b 是第二个参数。如果 "b" 是复数，则使用其共轭复数来计算点积。
• out 是输出参数。如果未使用，则它必须具有与返回值完全相同的类型。否则，它必须是 C 连续的，并且其 dtype 必须与 dot(a, b) 返回的 dtype 相同。

计算标量和一维数组的点积

在这一步中，我们将使用 dot() 函数来计算标量和一维数组的点积。

import numpy as np

## 计算标量值的点积
a = np.dot(8, 4)
print("上述标量值的点积为：")
print(a)

## 计算两个一维数组的点积
vect_a = 4 + 3j
vect_b = 8 + 5j

dot_product = np.dot(vect_a, vect_b)
print("两个一维数组的点积为：")
print(dot_product)

使用二维数组进行矩阵乘法

在这一步中，我们将使用 dot() 函数对二维数组执行矩阵乘法。

import numpy as np

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

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

dot = np.dot(a, b)
print("矩阵 a 和 b 的点积为：")
print(dot)

错误处理

在这一步中，我们将探讨当 a 的最后一个维度与 b 的倒数第二个维度大小不匹配时引发的 ValueError。

import numpy as np

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

## 错误处理
error = np.dot(a, b)
print(error)

总结

在本实验中，我们介绍了 Numpy 库中的 dot() 函数。我们学习了如何使用该函数及其语法，并通过代码示例解释了该函数返回的值。我们还探讨了该函数的错误处理机制。