apa keuntungan menggunakan @ untuk perkalian matriks di Python 3.5+

1. Keterbacaan dan Kejelasan: Operator `@` membuat kode lebih mudah dibaca dan intuitif, karena secara langsung mewakili operasi matematika perkalian matriks. Hal ini dapat meningkatkan kualitas kode secara keseluruhan dan memudahkan pengembang lain untuk memahaminya.

2. Konsistensi dengan Notasi Matematika: Operator `@` selaras dengan notasi matematika standar untuk perkalian matriks, yang dapat membantu menjembatani kesenjangan antara konsep matematika dan implementasinya dalam kode.

3. Pengurangan Verbositas: Menggunakan operator `@` lebih ringkas dibandingkan memanggil fungsi `np.dot()`, sehingga dapat menghasilkan kode yang lebih ringkas dan ekspresif.

4. Peningkatan Penanganan Kesalahan: Operator `@` memberikan penanganan kesalahan yang lebih baik dibandingkan dengan `np.dot()`. Jika dimensi matriks tidak kompatibel untuk perkalian, operator `@` akan memunculkan `ValueError`, sedangkan `np.dot()` mungkin secara diam-diam memberikan hasil yang salah.

5. Potensi Peningkatan Kinerja: Dalam beberapa kasus, operator `@` mungkin sedikit lebih efisien daripada `np.dot()` karena cara penerapannya dalam interpreter Python. Namun, perbedaan performa umumnya dapat diabaikan, dan pilihan di antara keduanya harus lebih didasarkan pada keterbacaan dan konsistensi.

6. Keakraban bagi Pengguna Bahasa Pemrograman Lain: Operator `@` untuk perkalian matriks adalah fitur umum dalam bahasa pemrograman lain, seperti MATLAB dan R. Menggunakan notasi yang sama di Python dapat mempermudah transisi bagi pengembang akrab dengan bahasa-bahasa ini.

Meskipun `np.dot()` masih merupakan fungsi yang valid dan berguna, terutama untuk kompatibilitas mundur atau kasus penggunaan tertentu, operator `@` menyediakan cara yang lebih intuitif dan ringkas untuk melakukan perkalian matriks dengan Python 3.5 dan versi yang lebih baru. Pilihan antara keduanya pada akhirnya bergantung pada persyaratan spesifik proyek dan preferensi pribadi pengembang.

Kutipan:
[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/

bagaimana operator @ menangani penyiaran secara berbeda dari np.dot

Operator `@` di Python 3.5+ menangani penyiaran secara berbeda dari `np.dot()` dengan cara berikut:

1. Penyiaran: Operator `@` melakukan penyiaran secara berbeda dari `np.dot()`. Operator `@` mengikuti aturan perkalian matriks, yang memperlakukan setiap tumpukan matriks dalam dua indeks terakhir sebagai matriks terpisah dan menyiarkannya sesuai dengan itu. Artinya jika salah satu argumen adalah N-D, N > 2, argumen tersebut diperlakukan sebagai tumpukan matriks yang berada di dua indeks terakhir dan disiarkan sesuai dengan itu[4].

2. Bentuk Output: Operator `@` mengembalikan array 3D jika array inputnya 3D, sedangkan `np.dot()` mengembalikan array 4D dalam kasus seperti itu. Hal ini karena operator `@` dirancang untuk melakukan perkalian matriks, yang biasanya menghasilkan array 3D. `np.dot()`, sebaliknya, lebih fleksibel dan dapat menangani berbagai bentuk tergantung pada array input[1].

3. Penyelarasan Sumbu: Operator `@` menyelaraskan sumbu array input secara berbeda dari `np.dot()`. Operator `@` menyelaraskan sumbu terakhir larik pertama dengan sumbu kedua larik kedua, sedangkan `np.dot()` menyelaraskan sumbu terakhir larik pertama dengan sumbu kedua hingga terakhir larik kedua [4].

4. Kinerja: Operator `@` umumnya lebih cepat daripada `np.dot()` untuk perkalian matriks karena implementasi yang dioptimalkan di Python 3.5+. Namun, perbedaan ini biasanya dapat diabaikan kecuali jika bekerja dengan kumpulan data yang sangat besar [1].

Singkatnya, operator `@` menangani penyiaran secara berbeda dari `np.dot()` dengan mengikuti aturan perkalian matriks dan memperlakukan setiap tumpukan matriks dalam dua indeks terakhir sebagai matriks terpisah. Hal ini menghasilkan bentuk dan perataan sumbu yang berbeda untuk larik keluaran.