ما هي مزايا استخدام @ لضرب المصفوفات في Python 3.5+

1. سهولة القراءة والوضوح: يجعل عامل التشغيل `@` الكود أكثر قابلية للقراءة وبديهية، لأنه يمثل بشكل مباشر العملية الرياضية لضرب المصفوفات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين جودة التعليمات البرمجية الإجمالية وتسهيل فهمها للمطورين الآخرين.

2. التوافق مع الترميز الرياضي: يتوافق عامل التشغيل `@` مع الترميز الرياضي القياسي لضرب المصفوفات، والذي يمكن أن يساعد في سد الفجوة بين المفاهيم الرياضية وتنفيذها في التعليمات البرمجية.

3. إسهاب أقل: يعد استخدام عامل التشغيل `@` أكثر إيجازًا من استدعاء وظيفة `np.dot()`، مما قد يؤدي إلى تعليمات برمجية أكثر إحكامًا وتعبيرًا.

4. تحسين معالجة الأخطاء: يوفر عامل التشغيل `@` معالجة أفضل للأخطاء مقارنةً بـ `np.dot()`. إذا كانت أبعاد المصفوفة غير متوافقة مع الضرب، فسيقوم عامل التشغيل `@` بإظهار الخطأ `ValueError`، بينما قد ينتج عن `np.dot()` نتائج غير صحيحة بصمت.

5. تحسينات محتملة في الأداء: في بعض الحالات، قد يكون عامل التشغيل `@` أكثر كفاءة قليلًا من `np.dot()` نظرًا لطريقة تنفيذه في مترجم Python. ومع ذلك، فإن فرق الأداء لا يكاد يذكر بشكل عام، ويجب أن يعتمد الاختيار بين الاثنين بشكل أكبر على سهولة القراءة والاتساق.

6. إلمام مستخدمي لغات البرمجة الأخرى: يعد عامل التشغيل `@` لمضاعفة المصفوفات ميزة شائعة في لغات البرمجة الأخرى، مثل MATLAB وR. واستخدام نفس الترميز في Python يمكن أن يجعل عملية الانتقال أسهل للمطورين على دراية بهذه اللغات.

على الرغم من أن `np.dot()` لا تزال وظيفة صالحة ومفيدة، خاصة للتوافق مع الإصدارات السابقة أو حالات استخدام محددة، فإن عامل التشغيل `@` يوفر طريقة أكثر سهولة وإيجازًا لإجراء ضرب المصفوفات في Python 3.5 والإصدارات الأحدث. يعتمد الاختيار بين الاثنين في النهاية على المتطلبات المحددة للمشروع والتفضيلات الشخصية للمطور.

الاستشهادات:
[1] https://stackoverflow.com/questions/34142485/difference-between-numpy-dot-and-python-3-5-matrix-multiplication
[2] https://labex.io/tutorials/python-numpy-dot-function-86429
[3] https://madewithml.com/courses/foundations/numpy/
[4] https://www.researchgate.net/figure/The-advantages-of-matrix-multiplication-in-GPU-versus-CPU-25_fig3_320674344
[5] https://www.geeksforgeeks.org/applications-advantages-and-disadvantages-of-matrix-data-structure/

كيف يتعامل عامل التشغيل @ مع البث بشكل مختلف عن np.dot

يتعامل عامل التشغيل `@` في Python 3.5+ مع البث بشكل مختلف عن `np.dot()` بالطرق التالية:

1. البث: يقوم عامل التشغيل `@` بالبث بشكل مختلف عن `np.dot()`. يتبع عامل التشغيل `@` قواعد ضرب المصفوفات، حيث يعامل كل مجموعة من المصفوفات في الفهرسين الأخيرين كمصفوفات منفصلة ويبث وفقًا لذلك. هذا يعني أنه إذا كانت إحدى الوسيطتين N-D, N > 2، فسيتم التعامل معها على أنها مجموعة من المصفوفات الموجودة في الفهرسين الأخيرين ويتم بثها وفقًا لذلك[4].

2. شكل المخرجات: يقوم عامل التشغيل `@` بإرجاع مصفوفة ثلاثية الأبعاد إذا كانت مصفوفات الإدخال ثلاثية الأبعاد، بينما يقوم `np.dot()` بإرجاع مصفوفة رباعية الأبعاد في مثل هذه الحالات. وذلك لأن عامل التشغيل `@` مصمم لإجراء عملية ضرب المصفوفات، والتي عادةً ما ينتج عنها مصفوفة ثلاثية الأبعاد. من ناحية أخرى، يعتبر `np.dot()` أكثر مرونة ويمكنه التعامل مع أشكال مختلفة اعتمادًا على مصفوفات الإدخال[1].

3. محاذاة المحور: يقوم عامل التشغيل `@` بمحاذاة محاور صفائف الإدخال بشكل مختلف عن `np.dot()`. يقوم عامل التشغيل `@` بمحاذاة المحور الأخير للمصفوفة الأولى مع المحور الثاني للمصفوفة الثانية، بينما يقوم عامل التشغيل `np.dot()` بمحاذاة المحور الأخير للمصفوفة الأولى مع المحور من الثاني إلى الأخير للمصفوفة الثانية [4].

4. الأداء: يكون عامل التشغيل `@` بشكل عام أسرع من `np.dot()` لضرب المصفوفات بسبب التنفيذ الأمثل في Python 3.5+. ومع ذلك، عادة ما يكون هذا الاختلاف ضئيلًا ما لم يتم العمل مع مجموعات بيانات كبيرة جدًا[1].

باختصار، يتعامل عامل التشغيل `@` مع البث بشكل مختلف عن `np.dot()` باتباع قواعد ضرب المصفوفات ومعالجة كل مجموعة من المصفوفات في الفهرسين الأخيرين كمصفوفات منفصلة. وينتج عن هذا أشكال مختلفة ومحاذاة محاور لصفائف الإخراج.