millised on @ kasutamise eelised Python 3.5+ maatriksikorrutamiseks

1. Loetavus ja selgus: operaator @ muudab koodi loetavamaks ja intuitiivsemaks, kuna see esindab otseselt maatriksi korrutamise matemaatilist operatsiooni. See võib parandada üldist koodi kvaliteeti ja muuta see teistele arendajatele lihtsamaks.

2. Kooskõla matemaatilise tähistusega: operaator „@” joondub maatriksikorrutamise standardse matemaatilise tähistusega, mis võib aidata ületada lõhet matemaatiliste mõistete ja nende koodis rakendamise vahel.

3. Vähendatud paljusõnalisus: operaatori @ kasutamine on täpsem kui funktsiooni np.dot() kutsumine, mis võib viia kompaktsema ja väljendusrikkama koodini.

4. Täiustatud veakäsitlus: operaator „@” pakub paremat veakäsitlust võrreldes funktsiooniga „np.dot()”. Kui maatriksi mõõtmed pole korrutamiseks ühilduvad, tõstab operaator @ esile väärtuse ValueError, samas kui np.dot() võib vaikselt anda valesid tulemusi.

5. Võimalikud jõudluse täiustused: mõnel juhul võib operaator @ olla pisut tõhusam kui np.dot() tänu sellele, kuidas seda Pythoni tõlgis rakendatakse. Kuid jõudluse erinevus on üldiselt tühine ja nende kahe vahel tuleks valida rohkem loetavuse ja järjepidevuse järgi.

6. Tuttavus teiste programmeerimiskeelte kasutajatele: maatriksikorrutamise operaator @ on levinud funktsioon teistes programmeerimiskeeltes, nagu MATLAB ja R. Sama tähise kasutamine Pythonis võib üleminekut arendajatele lihtsamaks muuta. tunneb neid keeli.

Kuigi „np.dot()” on endiselt kehtiv ja kasulik funktsioon, eriti tagasiühilduvuse või konkreetsete kasutusjuhtude puhul, pakub operaator „@” intuitiivsemat ja täpsemat viisi maatriksi korrutamiseks Python 3.5 ja uuemates versioonides. Valik nende kahe vahel sõltub lõppkokkuvõttes projekti spetsiifilistest nõuetest ja arendaja isiklikest eelistustest.

Tsitaadid:
[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/

kuidas operaator @ käsitleb leviedastust erinevalt np.dot

Python 3.5+ operaator @ käsitleb leviedastust erinevalt np.dot()-st järgmisel viisil:

1. Edastamine: operaator „@” teostab leviedastust erinevalt np.dot()-st. Operaator @ järgib maatriksi korrutamise reegleid, kus ta käsitleb iga kahe viimase indeksi maatriksivirna eraldi maatriksitena ja edastab vastavalt. See tähendab, et kui kumbki argument on N-D, N > 2, käsitletakse seda kahes viimases indeksis asuvate maatriksite virna ja edastatakse vastavalt[4].

2. Väljundi kuju: operaator "@" tagastab 3D-massiivi, kui sisendmassiivid on 3D, samas kui "np.dot()" tagastab sellistel juhtudel 4D-massiivi. Seda seetõttu, et @-operaator on loodud maatriksi korrutamiseks, mille tulemuseks on tavaliselt 3D-massiv. `np.dot()` on seevastu paindlikum ja suudab olenevalt sisendmassiividest käsitleda erinevaid kujundeid[1].

3. Axis Alignment: operaator @ joondab sisendmassiivide teljed erinevalt np.dot()-st. Operaator „@” joondab esimese massiivi viimase telje teise massiivi teise teljega, samas kui „np.dot()” joondab esimese massiivi viimase telje teise massiivi teisest kuni viimase teljega. [4].

4. Toimivus: Python 3.5+ optimeeritud juurutuse tõttu on maatriksi korrutamiseks operaator @-tüüp üldiselt kiirem kui np.dot(). See erinevus on aga tavaliselt tühine, välja arvatud juhul, kui töötate väga suurte andmekogumitega[1].

Kokkuvõttes käsitleb operaator „@” leviedastust erinevalt np.dot()-st, järgides maatriksi korrutamise reegleid ja käsitledes iga kahe viimase indeksi maatriksivirna eraldi maatriksitena. Selle tulemuseks on väljundmassiivide erinevad kujundid ja telgede joondused.