aké sú výhody použitia @ na násobenie matíc v Pythone 3.5+

1. Čitateľnosť a jasnosť: Operátor `@` robí kód čitateľnejším a intuitívnejším, pretože priamo predstavuje matematickú operáciu násobenia matíc. To môže zlepšiť celkovú kvalitu kódu a uľahčiť ostatným vývojárom pochopenie.

2. Konzistentnosť s matematickým zápisom: Operátor `@` sa zarovná so štandardným matematickým zápisom pre maticové násobenie, čo môže pomôcť preklenúť priepasť medzi matematickými konceptmi a ich implementáciou v kóde.

3. Znížená výrečnosť: Použitie operátora `@` je stručnejšie ako volanie funkcie `np.dot()`, čo môže viesť ku kompaktnejšiemu a výraznejšiemu kódu.

4. Vylepšené spracovanie chýb: Operátor `@` poskytuje lepšie spracovanie chýb v porovnaní s `np.dot()`. Ak sú rozmery matice nekompatibilné pre násobenie, operátor „@“ vyvolá „Chyba hodnoty“, zatiaľ čo „np.dot()“ môže v tichosti poskytnúť nesprávne výsledky.

5. Potenciálne zlepšenia výkonu: V niektorých prípadoch môže byť operátor `@` o niečo efektívnejší ako `np.dot()` kvôli spôsobu, akým je implementovaný v tlmočníku Pythonu. Rozdiel vo výkone je však vo všeobecnosti zanedbateľný a výber medzi nimi by mal byť založený skôr na čitateľnosti a konzistentnosti.

6. Znalosť pre používateľov iných programovacích jazykov: Operátor `@` pre násobenie matíc je bežnou vlastnosťou v iných programovacích jazykoch, ako sú MATLAB a R. Použitie rovnakého zápisu v Pythone môže vývojárom uľahčiť prechod poznať tieto jazyky.

Zatiaľ čo `np.dot()` je stále platná a užitočná funkcia, najmä pre spätnú kompatibilitu alebo špecifické prípady použitia, operátor `@` poskytuje intuitívnejší a výstižnejší spôsob vykonávania maticového násobenia v Pythone 3.5 a novších verziách. Voľba medzi nimi v konečnom dôsledku závisí od konkrétnych požiadaviek projektu a osobných preferencií developera.

Citácie:
[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/

ako operátor @ spracováva vysielanie inak ako np.dot

Operátor `@` v Pythone 3.5+ spracováva vysielanie odlišne od `np.dot()` nasledujúcimi spôsobmi:

1. Vysielanie: Operátor `@` vysiela inak ako `np.dot()`. Operátor `@` sa riadi pravidlami násobenia matíc, kde s každým zásobníkom matíc v posledných dvoch indexoch zaobchádza ako so samostatnými maticami a podľa toho vysiela. To znamená, že ak je niektorý z argumentov N-D, N > 2, zaobchádza sa s ním ako so zásobníkom matíc nachádzajúcich sa v posledných dvoch indexoch a podľa toho sa vysiela[4].

2. Tvar výstupu: Operátor `@` vráti 3D pole, ak sú vstupné polia 3D, zatiaľ čo `np.dot()` v takýchto prípadoch vráti 4D pole. Je to preto, že operátor `@` je navrhnutý tak, aby vykonával maticové násobenie, čo zvyčajne vedie k 3D poli. `np.dot()`, na druhej strane, je flexibilnejší a dokáže spracovať rôzne tvary v závislosti od vstupných polí[1].

3. Axis Alignment: Operátor `@` zarovnáva osi vstupných polí odlišne od `np.dot()`. Operátor „@“ zarovná poslednú os prvého poľa s druhou osou druhého poľa, zatiaľ čo operátor „np.dot()“ zarovná poslednú os prvého poľa s predposlednou osou druhého poľa [4].

4. Výkon: Operátor `@` je vo všeobecnosti rýchlejší ako `np.dot()` pre násobenie matíc vďaka optimalizovanej implementácii v Pythone 3.5+. Tento rozdiel je však zvyčajne zanedbateľný, pokiaľ nepracujete s veľmi veľkými súbormi údajov[1].

Stručne povedané, operátor `@` spracováva vysielanie odlišne od `np.dot()` tým, že sa riadi pravidlami násobenia matíc a s každým zásobníkom matíc v posledných dvoch indexoch zaobchádza ako so samostatnými maticami. Výsledkom sú rôzne tvary a zarovnania osí pre výstupné polia.