Tích vô hướng ma trận Numpy là một phép toán toán học giữa hai ma trận có cùng kích thước. Phép toán này tính tổng tích của các cặp phần tử tương ứng của hai ma trận.
Ý nghĩa của phép tích vô hướng
Phép tích vô hướng ma trận Numpy có thể được hiểu là phép cộng các tích vô hướng của hai vector. Ví dụ, nếu hai ma trận có kích thước 2×2, thì phép tích vô hướng của chúng có thể được hiểu là phép cộng hai tích vô hướng của hai vector 2 chiều.
So sánh với phép nhân ma trận thông thường
Phép nhân ma trận thông thường là phép toán toán học giữa hai ma trận có kích thước bất kỳ. Phép toán này tính tổng tích của các cặp phần tử tương ứng của hai ma trận, sau đó nhân với một hệ số phụ thuộc vào vị trí của các phần tử đó.
Có thể thấy, phép nhân ma trận thông thường và phép tích vô hướng ma trận Numpy đều là phép toán toán học giữa hai ma trận có cùng kích thước. Tuy nhiên, phép nhân ma trận thông thường tính tổng tích của các cặp phần tử tương ứng của hai ma trận, sau đó nhân với một hệ số phụ thuộc vào vị trí của các phần tử đó, trong khi phép tích vô hướng ma trận Numpy chỉ đơn giản là tính tổng tích của các cặp phần tử tương ứng của hai ma trận.
Ví dụ minh họa
Dưới đây là một ví dụ minh họa về phép tích vô hướng ma trận Numpy:
import numpy as np # Tạo hai ma trận mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # Tính tích vô hướng của hai ma trận dot_product = np.dot(mat1, mat2) # In ra tích vô hướng print(dot_product) Đầu ra: [67 100]Trong ví dụ này, hai ma trận mat1 và mat2 có kích thước 2×2. Phép tích vô hướng của hai ma trận này trả về một ma trận có kích thước 1×1, với giá trị là tổng tích của các cặp phần tử tương ứng của hai ma trận.
Ứng dụng
Phép tích vô hướng ma trận Numpy có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
- Toán học: Phép tích vô hướng ma trận Numpy có thể được sử dụng để tính tích vô hướng của hai vector, tính độ dài của một vector, tính khoảng cách giữa hai vector,…
- Khoa học máy: Phép tích vô hướng ma trận Numpy có thể được sử dụng trong các thuật toán phân loại, hồi quy, giảm thiểu lỗi,…
- Xử lý tín hiệu: Phép tích vô hướng ma trận Numpy có thể được sử dụng để lọc tín hiệu, trích xuất đặc trưng của tín hiệu,…
Nếu bạn là newbie có thể tham khảo bài viết này để tìm hiểu lộ trình học DA trong 3 tháng của SmartData.
Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều hơn nữa:
