milyen előnyei vannak a @ használatának a mátrixszorzáshoz Python 3.5+-ban

1. Olvashatóság és egyértelműség: A `@` operátor olvashatóbbá és intuitívabbá teszi a kódot, mivel közvetlenül reprezentálja a mátrixszorzás matematikai műveletét. Ez javíthatja a kód általános minőségét, és könnyebben megértheti a többi fejlesztő számára.

2. Összhang a matematikai jelöléssel: A `@` operátor a mátrixszorzás szabványos matematikai jelöléséhez igazodik, ami segíthet áthidalni a matematikai fogalmak és azok kódban való megvalósítása közötti szakadékot.

3. Csökkentett bőbeszédűség: A `@` operátor használata tömörebb, mint az `np.dot()` függvény meghívása, ami tömörebb és kifejezőbb kódhoz vezethet.

4. Továbbfejlesztett hibakezelés: A `@` operátor jobb hibakezelést biztosít, mint az `np.dot()`. Ha a mátrix dimenziói nem kompatibilisek a szorzással, a "@" operátor "ValueError"-t vet fel, míg az "np.dot()" csendben helytelen eredményeket adhat.

5. Lehetséges teljesítményjavítások: Egyes esetekben a `@` operátor valamivel hatékonyabb lehet, mint az `np.dot()` a Python értelmezőben való megvalósítása miatt. A teljesítménybeli különbség azonban általában elhanyagolható, és a kettő közötti választásnak inkább az olvashatóságon és a következetességen kell alapulnia.

6. Más programozási nyelvek felhasználói számára ismert: A mátrixszorzáshoz használt `@` operátor más programozási nyelvekben, például a MATLAB-ban és az R-ben gyakori jellemző. Ugyanazon jelölés használata Pythonban megkönnyítheti az átállást a fejlesztők számára. ismeri ezeket a nyelveket.

Míg az `np.dot()` továbbra is érvényes és hasznos funkció, különösen a visszamenőleges kompatibilitás vagy speciális használati esetek esetében, a `@` operátor intuitívabb és tömörebb módot biztosít a mátrixszorzás végrehajtására a Python 3.5-ös és újabb verzióiban. A kettő közötti választás végső soron a projekt konkrét követelményeitől és a fejlesztő személyes preferenciáitól függ.

Idézetek:
[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/

hogyan kezeli a @ operátor a sugárzást az np.dottól eltérően

A Python 3.5+ `@` operátora a következő módokon kezeli a sugárzást az `np.dot()-tól eltérően:

1. Műsorszórás: A `@` operátor az `np.dot()-tól eltérően hajtja végre a sugárzást. A `@` operátor követi a mátrixszorzás szabályait, ahol az utolsó két indexben lévő mátrixok minden egyes halomát külön mátrixként kezeli és ennek megfelelően sugározza. Ez azt jelenti, hogy ha bármelyik argumentum N-D, N > 2, akkor a rendszer az utolsó két indexben található mátrixok halmaként kezeli, és ennek megfelelően továbbítja[4].

2. A kimenet alakja: A `@` operátor 3D tömböt ad vissza, ha a bemeneti tömbök 3D-sek, míg az `np.dot()` 4D tömböt ad vissza ilyen esetekben. Ennek az az oka, hogy a "@" operátort mátrixszorzás végrehajtására tervezték, ami általában 3D tömböt eredményez. Az `np.dot()` viszont rugalmasabb, és a bemeneti tömböktől függően különböző alakzatokat tud kezelni[1].

3. Axis Alignment: A `@` operátor az `np.dot()-tól eltérően igazítja a bemeneti tömbök tengelyeit. A "@" operátor az első tömb utolsó tengelyét a második tömb második tengelyéhez igazítja, míg az "np.dot()" az első tömb utolsó tengelyét a második tömb második és utolsó tengelyéhez igazítja [4].

4. Teljesítmény: A `@` operátor általában gyorsabb, mint az `np.dot()` a mátrixszorzásnál a Python 3.5+ optimalizált megvalósításának köszönhetően. Ez a különbség azonban általában elhanyagolható, hacsak nem nagyon nagy adatkészletekkel dolgozik[1].

Összefoglalva, a `@` operátor az `np.dot()-tól eltérően kezeli a sugárzást, követve a mátrixszorzás szabályait, és az utolsó két indexben lévő mátrixok mindegyikét külön mátrixként kezeli. Ez a kimeneti tömbök különböző alakzatait és tengely-igazításait eredményezi.