Python 3.5 以降で行列の乗算に @ を使用する利点は何ですか?

1. 可読性と明瞭さ: `@` 演算子は行列乗算の数学的演算を直接表すため、コードがより読みやすく直感的になります。これにより、コード全体の品質が向上し、他の開発者が理解しやすくなります。

2. 数学表記との一貫性: `@` 演算子は行列乗算の標準数学表記と一致しており、数学的概念とコードでの実装の間のギャップを埋めるのに役立ちます。

3. 冗長性の削減: `@` 演算子を使用すると、`np.dot()` 関数を呼び出すよりも簡潔になり、よりコンパクトで表現力豊かなコードが得られます。

4. 改善されたエラー処理: `@` 演算子は、`np.dot()` と比較してより優れたエラー処理を提供します。行列の次元が乗算に対して互換性がない場合、`@` 演算子は `ValueError` を生成しますが、`np.dot()` は不正な結果を暗黙的に生成する可能性があります。

5. パフォーマンス向上の可能性: Python インタープリターでの実装方法により、場合によっては、`@` 演算子の方が `np.dot()` よりもわずかに効率的である可能性があります。ただし、パフォーマンスの違いは一般に無視できるものであるため、どちらを選択するかは読みやすさと一貫性に基づいて選択する必要があります。

6. 他のプログラミング言語のユーザーにとっての親しみやすさ: 行列乗算の `@` 演算子は、MATLAB や R などの他のプログラミング言語では一般的な機能です。Python で同じ表記法を使用すると、開発者にとって移行が容易になります。これらの言語に精通している。

`np.dot()` は依然として有効で便利な関数ですが、特に下位互換性や特定の使用例では、`@` 演算子は Python 3.5 以降のバージョンで行列の乗算を実行するためのより直観的かつ簡潔な方法を提供します。この 2 つのどちらを選択するかは、最終的にはプロジェクトの特定の要件と開発者の個人的な好みによって決まります。

引用:
[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-structor/

@ 演算子は np.dot とは異なる方法でブロードキャストをどのように処理しますか

Python 3.5 以降の `@` 演算子は、次の方法で `np.dot()` とは異なる方法でブロードキャストを処理します。

1. ブロードキャスト: `@` 演算子は、`np.dot()` とは異なる方法でブロードキャストを実行します。 `@` 演算子は行列乗算の規則に従い、最後の 2 つのインデックス内の行列の各スタックを個別の行列として扱い、それに応じてブロードキャストします。これは、いずれかの引数が N-D (N > 2) の場合、最後の 2 つのインデックスに存在する行列のスタックとして扱われ、それに応じてブロードキャストされることを意味します[4]。

2. 出力の形状: 入力配列が 3D の場合、`@` 演算子は 3D 配列を返しますが、そのような場合、`np.dot()` は 4D 配列を返します。これは、「@」演算子が行列の乗算を実行するように設計されており、通常は 3D 配列が生成されるためです。一方、`np.dot()` はより柔軟で、入力配列に応じてさまざまな形状を処理できます[1]。

3. 軸の位置合わせ: `@` 演算子は、`np.dot()` とは異なる方法で入力配列の軸を位置合わせします。 `@` 演算子は最初の配列の最後の軸を 2 番目の配列の 2 番目の軸に揃えますが、 `np.dot()` は最初の配列の最後の軸を 2 番目の配列の最後から 2 番目の軸に揃えます。 [4]。

4. パフォーマンス: Python 3.5 以降では実装が最適化されているため、行列の乗算では `@` 演算子が一般的に `np.dot()` より高速です。ただし、非常に大規模なデータセットを操作しない限り、この違いは通常無視できます[1]。

要約すると、`@` 演算子は、行列乗算の規則に従い、最後の 2 つのインデックス内の行列の各スタックを別個の行列として扱うことにより、`np.dot()` とは異なる方法でブロードキャストを処理します。これにより、出力配列の形状と軸の配置が異なります。