vilka är fördelarna med att använda @ för matrismultiplikation i Python 3.5+

1. Läsbarhet och klarhet: Operatorn `@` gör koden mer läsbar och intuitiv, eftersom den direkt representerar den matematiska operationen av matrismultiplikation. Detta kan förbättra den övergripande kodkvaliteten och göra det lättare för andra utvecklare att förstå.

2. Konsistens med matematisk notation: Operatorn `@` är i linje med den matematiska standardnotationen för matrismultiplikation, vilket kan hjälpa till att överbrygga gapet mellan de matematiska begreppen och deras implementering i kod.

3. Reducerad innehållsnivå: Att använda operatorn `@` är mer kortfattat än att anropa funktionen `np.dot()`, vilket kan leda till mer kompakt och uttrycksfull kod.

4. Förbättrad felhantering: Operatorn `@` ger bättre felhantering jämfört med `np.dot()`. Om matrisdimensionerna är inkompatibla för multiplikation, kommer `@`-operatorn att höja ett `ValueError`, medan `np.dot()` tyst kan ge felaktiga resultat.

5. Möjliga prestandaförbättringar: I vissa fall kan `@`-operatorn vara något mer effektiv än `np.dot()` på grund av hur den är implementerad i Python-tolken. Men prestandaskillnaden är generellt sett försumbar, och valet mellan de två bör baseras mer på läsbarhet och konsekvens.

6. Kännedom för användare av andra programmeringsspråk: `@`-operatorn för matrismultiplikation är en vanlig funktion i andra programmeringsspråk, som MATLAB och R. Att använda samma notation i Python kan göra övergången lättare för utvecklare bekant med dessa språk.

Medan `np.dot()` fortfarande är en giltig och användbar funktion, speciellt för bakåtkompatibilitet eller specifika användningsfall, ger `@`-operatorn ett mer intuitivt och kortfattat sätt att utföra matrismultiplikation i Python 3.5 och senare versioner. Valet mellan de två beror i slutändan på de specifika kraven för projektet och utvecklarens personliga preferenser.

Citat:
[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/

hur hanterar @-operatören broadcasting annorlunda än np.dot

Operatören `@` i Python 3.5+ hanterar sändning annorlunda än `np.dot()` på följande sätt:

1. Sändning: Operatören `@` utför sändning annorlunda än `np.dot()`. Operatorn `@` följer reglerna för matrismultiplikation, där den behandlar varje stapel med matriser i de två sista indexen som separata matriser och sänder därefter. Detta innebär att om något av argumenten är N-D, N > 2, behandlas det som en stapel av matriser som finns i de två sista indexen och sänds därefter[4].

2. Shape of the Output: Operatorn `@` returnerar en 3D-array om inmatningsarrayerna är 3D, medan `np.dot()` returnerar en 4D-array i sådana fall. Detta beror på att operatorn `@` är utformad för att utföra matrismultiplikation, vilket vanligtvis resulterar i en 3D-array. `np.dot()`, å andra sidan, är mer flexibel och kan hantera olika former beroende på inmatningsmatriserna[1].

3. Axis Alignment: Operatorn `@` justerar axlarna för inmatningsmatriserna annorlunda än `np.dot()`. Operatorn `@` justerar den sista axeln i den första arrayen med den andra axeln i den andra arrayen, medan `np.dot()` justerar den sista axeln i den första arrayen med den näst sista axeln i den andra arrayen [4].

4. Prestanda: Operatorn `@` är i allmänhet snabbare än `np.dot()` för matrismultiplikation på grund av den optimerade implementeringen i Python 3.5+. Men denna skillnad är vanligtvis försumbar om man inte arbetar med mycket stora datamängder[1].

Sammanfattningsvis hanterar operatorn `@` broadcasting annorlunda än `np.dot()` genom att följa reglerna för matrismultiplikation och behandla varje stapel av matriser i de två sista indexen som separata matriser. Detta resulterar i olika former och axelinriktningar för utgångsmatriserna.