mitä etuja @:n käyttämisestä matriisin kertomiseen Python 3.5+:ssa on

1. Luettavuus ja selkeys: `@`-operaattori tekee koodista luettavamman ja intuitiivisemman, koska se edustaa suoraan matriisin kertolaskua. Tämä voi parantaa koodin yleistä laatua ja helpottaa muiden kehittäjien ymmärtämistä.

2. Yhdenmukaisuus matemaattisten merkintöjen kanssa: `@`-operaattori on linjassa matriisikertolaskutavan matemaattisen merkintätavan kanssa, mikä voi auttaa kuromaan umpeen matemaattisten käsitteiden ja niiden koodissa toteutuksen välisen kuilun.

3. Vähennetty sananmukaisuus: @-operaattorin käyttäminen on ytimekkäämpää kuin np.dot()-funktion kutsuminen, mikä voi johtaa kompaktimpaan ja ilmeisempään koodiin.

4. Parannettu virheiden käsittely: `@`-operaattori tarjoaa paremman virheenkäsittelyn kuin `np.dot()`. Jos matriisin mitat eivät ole yhteensopivia kertolaskua varten, @-operaattori herättää ValueError-ilmoituksen, kun taas np.dot() voi antaa äänettömästi virheellisiä tuloksia.

5. Mahdolliset suorituskyvyn parannukset: Joissakin tapauksissa @-operaattori voi olla hieman tehokkaampi kuin np.dot()-operaattori, koska se on toteutettu Python-tulkkissa. Suorituskykyero on kuitenkin yleensä mitätön, ja valinnan näiden kahden välillä tulisi perustua enemmän luettavuuteen ja johdonmukaisuuteen.

6. Muiden ohjelmointikielten käyttäjien tuntemus: @-operaattori matriisin kertolaskua varten on yleinen ominaisuus muissa ohjelmointikielissä, kuten MATLAB ja R. Saman merkinnän käyttäminen Pythonissa voi helpottaa siirtymistä kehittäjille tuntevat nämä kielet.

Vaikka "np.dot()" on edelleen kelvollinen ja hyödyllinen toiminto, erityisesti taaksepäin yhteensopivuuden tai erityisten käyttötapausten kannalta, "@"-operaattori tarjoaa intuitiivisemman ja tiiviimmän tavan suorittaa matriisin kertolasku Python 3.5:ssä ja uudemmissa versioissa. Valinta näiden kahden välillä riippuu viime kädessä projektin erityisvaatimuksista ja kehittäjän henkilökohtaisista mieltymyksistä.

Lainaukset:
[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/

kuinka @-operaattori käsittelee lähetystä eri tavalla kuin np.dot

Python 3.5+:n @-operaattori käsittelee lähetystä eri tavalla kuin np.dot() seuraavilla tavoilla:

1. Lähetys: "@"-operaattori suorittaa lähetyksen eri tavalla kuin "np.dot()". `@`-operaattori noudattaa matriisin kertolaskusääntöjä, joissa se käsittelee jokaista matriisipinoa kahdessa viimeisessä indeksissä erillisinä matriiseina ja lähettää sen mukaisesti. Tämä tarkoittaa, että jos jompikumpi argumenteista on N-D, N > 2, sitä käsitellään matriisien pinona, jotka sijaitsevat kahdessa viimeisessä indeksissä ja lähetetään vastaavasti[4].

2. Tulosteen muoto: `@`-operaattori palauttaa 3D-taulukon, jos syötetaulukot ovat 3D-muotoisia, kun taas `np.dot()` palauttaa 4D-taulukon tällaisissa tapauksissa. Tämä johtuu siitä, että @-operaattori on suunniteltu suorittamaan matriisin kertolasku, joka yleensä johtaa 3D-taulukkoon. `np.dot()` puolestaan ​​on joustavampi ja pystyy käsittelemään erilaisia ​​muotoja syöttötaulukoista riippuen[1].

3. Axis Alignment: @-operaattori kohdistaa syötetaulukoiden akselit eri tavalla kuin "np.dot()". "@"-operaattori kohdistaa ensimmäisen taulukon viimeisen akselin toisen taulukon toisen akselin kanssa, kun taas "np.dot()" kohdistaa ensimmäisen taulukon viimeisen akselin toisen taulukon toisesta viimeiseen akseliin [4].

4. Suorituskyky: @-operaattori on yleensä nopeampi kuin np.dot() matriisin kertomisessa Python 3.5+:n optimoidun toteutuksen ansiosta. Tämä ero on kuitenkin yleensä merkityksetön, ellei käsitellä erittäin suuria tietojoukkoja[1].

Yhteenvetona voidaan todeta, että @-operaattori käsittelee lähetystä eri tavalla kuin np.dot() noudattamalla matriisin kertolaskusääntöjä ja käsittelemällä jokaista matriisipinoa kahdessa viimeisessä indeksissä erillisinä matriiseina. Tämä johtaa erilaisiin muotoihin ja akselien kohdistuksiin tulostusmatriiseille.