lợi ích của việc sử dụng @ để nhân ma trận trong Python 3.5+ là gì

1. Dễ đọc và rõ ràng: Toán tử `@` làm cho mã dễ đọc và trực quan hơn vì nó biểu thị trực tiếp phép toán nhân ma trận. Điều này có thể cải thiện chất lượng mã tổng thể và giúp các nhà phát triển khác dễ hiểu hơn.

2. Tính nhất quán với ký hiệu toán học: Toán tử `@` phù hợp với ký hiệu toán học tiêu chuẩn cho phép nhân ma trận, có thể giúp thu hẹp khoảng cách giữa các khái niệm toán học và cách triển khai chúng trong mã.

3. Giảm độ dài: Sử dụng toán tử `@` ngắn gọn hơn so với gọi hàm `np.dot()`, điều này có thể dẫn đến mã nhỏ gọn và biểu cảm hơn.

4. Xử lý lỗi được cải thiện: Toán tử `@` cung cấp khả năng xử lý lỗi tốt hơn so với `np.dot()`. Nếu các kích thước ma trận không tương thích với phép nhân, toán tử `@` sẽ đưa ra `ValueError`, trong khi `np.dot()` có thể âm thầm tạo ra kết quả không chính xác.

5. Cải thiện hiệu suất tiềm năng: Trong một số trường hợp, toán tử `@` có thể hiệu quả hơn một chút so với `np.dot()` do cách nó được triển khai trong trình thông dịch Python. Tuy nhiên, sự khác biệt về hiệu suất nhìn chung là không đáng kể và việc lựa chọn giữa hai loại này phải dựa nhiều hơn vào khả năng đọc và tính nhất quán.

6. Làm quen với người dùng các ngôn ngữ lập trình khác: Toán tử `@` để nhân ma trận là một tính năng phổ biến trong các ngôn ngữ lập trình khác, chẳng hạn như MATLAB và R. Việc sử dụng cùng một ký hiệu trong Python có thể giúp các nhà phát triển chuyển đổi dễ dàng hơn quen thuộc với những ngôn ngữ này.

Mặc dù `np.dot()` vẫn là một hàm hợp lệ và hữu ích, đặc biệt là để tương thích ngược hoặc các trường hợp sử dụng cụ thể, toán tử `@` cung cấp một cách trực quan và ngắn gọn hơn để thực hiện phép nhân ma trận trong Python 3.5 và các phiên bản mới hơn. Sự lựa chọn giữa hai điều này cuối cùng phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của dự án và sở thích cá nhân của nhà phát triển.

Trích dẫn:
[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/appluggest-advantages-and-disadvantages-of-matrix-data-structure/

toán tử @ xử lý việc phát sóng khác với np.dot như thế nào

Toán tử `@` trong Python 3.5+ xử lý việc phát sóng khác với `np.dot()` theo các cách sau:

1. Phát sóng: Toán tử `@` thực hiện phát sóng khác với `np.dot()`. Toán tử `@` tuân theo các quy tắc nhân ma trận, trong đó nó xử lý từng chồng ma trận trong hai chỉ mục cuối cùng dưới dạng các ma trận riêng biệt và phát sóng tương ứng. Điều này có nghĩa là nếu một trong hai đối số là N-D, N > 2, thì nó được coi là một chồng ma trận nằm trong hai chỉ mục cuối cùng và được phát sóng tương ứng[4].

2. Hình dạng của đầu ra: Toán tử `@` trả về một mảng 3D nếu mảng đầu vào là 3D, trong khi `np.dot()` trả về một mảng 4D trong những trường hợp như vậy. Điều này là do toán tử `@` được thiết kế để thực hiện phép nhân ma trận, thường tạo ra một mảng 3D. Mặt khác, `np.dot()` linh hoạt hơn và có thể xử lý các hình dạng khác nhau tùy thuộc vào mảng đầu vào[1].

3. Căn chỉnh trục: Toán tử `@` căn chỉnh các trục của mảng đầu vào khác với `np.dot()`. Toán tử `@` căn chỉnh trục cuối cùng của mảng đầu tiên với trục thứ hai của mảng thứ hai, trong khi `np.dot()` căn chỉnh trục cuối cùng của mảng đầu tiên với trục từ thứ hai đến cuối cùng của mảng thứ hai [4].

4. Hiệu suất: Toán tử `@` thường nhanh hơn `np.dot()` đối với phép nhân ma trận do cách triển khai được tối ưu hóa trong Python 3.5+. Tuy nhiên, sự khác biệt này thường không đáng kể trừ khi làm việc với các tập dữ liệu rất lớn[1].

Tóm lại, toán tử `@` xử lý việc phát sóng khác với `np.dot()` bằng cách tuân theo các quy tắc nhân ma trận và xử lý từng chồng ma trận trong hai chỉ mục cuối cùng dưới dạng ma trận riêng biệt. Điều này dẫn đến các hình dạng và sự sắp xếp trục khác nhau cho các mảng đầu ra.