Pythonでドット積を求めるdot関数の使い方【初心者向け】

Pythonでドット積を求める方法について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

ドット積とは

ベクトル演算の一つで、内積とも呼ばれます。

数学、物理学の各種ベクトル計算で用います。

 

ドット積を求める方法 (numpy.dotの使い方)

Pythonでドット積を計算するには、numpyモジュールのdot関数を用います。

dot関数は引数を2つ取ります。

引数が1次元ベクトル(配列)の場合、2つのベクトルの内積を計算します。

引数が2次元ベクトル(行列)の場合、行列の乗算を計算します。

詳細は公式の文書を参照してください。

 

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実際に書いてみよう

サンプルコード

import numpy as np

a = np.random.randint(0, 9, 5)
b = np.random.randint(0, 9, 5)
print(a)
print(b)
print(np.dot(a, b))

a = np.random.randint(0, 9, (3, 2))
b = np.random.randint(0, 9, (2, 3))
print(a)
print(b)
print(np.dot(a, b))

 

実行結果

[5 0 3 8 1]
[6 6 0 5 4]
74
[[2 8]
 [1 0]
 [0 8]]
[[1 5 3]
 [2 4 1]]
[[18 42 14]
 [ 1  5  3]
 [16 32  8]]

 

解説

1行目でnumpyモジュールをインポートしています。
3,4行目で1次元ベクトルを作成しました。

ベクトルの値はランダムな整数(randint)としました。
なお、引数は左から順に最小値、最大値、要素の個数を意味します。

7行目でnp.dot関数を用い、1次元ベクトルどうしのドット積を計算しています。
1次元ベクトルどうしなので、計算結果はスカラーになりました。

同様に9,10行目で2次元ベクトルを作成しました。
1つめのベクトルは3行2列、2つめのベクトルは2行3列です。

13行目でnp.dot関数を用い、2次元ベクトルどうしのドット積を計算しています。
2次元ベクトルどうしなので、計算結果は3行3列のベクトルになりました。

 

監修してくれたメンター

橋本紘希 システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。 開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

 

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