ข้อดีของการใช้ @ สำหรับการคูณเมทริกซ์ใน Python 3.5+ คืออะไร

1. ความสามารถในการอ่านและความชัดเจน: ตัวดำเนินการ `@` ทำให้โค้ดอ่านง่ายและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น เนื่องจากแสดงถึงการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ของการคูณเมทริกซ์โดยตรง วิธีนี้สามารถปรับปรุงคุณภาพโค้ดโดยรวมและทำให้นักพัฒนารายอื่นเข้าใจได้ง่ายขึ้น

2. ความสอดคล้องกับสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์: ตัวดำเนินการ `@` จะสอดคล้องกับสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์มาตรฐานสำหรับการคูณเมทริกซ์ ซึ่งสามารถช่วยลดช่องว่างระหว่างแนวคิดทางคณิตศาสตร์และการนำไปใช้ในโค้ดได้

3. การใช้คำฟุ่มเฟือยลดลง: การใช้โอเปอเรเตอร์ `@` นั้นกระชับมากกว่าการเรียกใช้ฟังก์ชัน `np.dot()` ซึ่งอาจส่งผลให้โค้ดมีขนาดกะทัดรัดและแสดงออกได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

4. การจัดการข้อผิดพลาดที่ได้รับการปรับปรุง: ตัวดำเนินการ `@` ให้การจัดการข้อผิดพลาดที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับ `np.dot()` หากขนาดเมทริกซ์เข้ากันไม่ได้สำหรับการคูณ ตัวดำเนินการ `@` จะเพิ่ม `ValueError` ในขณะที่ `np.dot()` อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องโดยไม่เกิดเหตุการณ์ใดๆ

5. การปรับปรุงประสิทธิภาพที่เป็นไปได้: ในบางกรณี ตัวดำเนินการ `@` อาจมีประสิทธิภาพมากกว่า `np.dot()` เล็กน้อย เนื่องจากวิธีการนำไปใช้ในล่าม Python อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้วความแตกต่างของประสิทธิภาพนั้นไม่มีนัยสำคัญ และตัวเลือกระหว่างทั้งสองควรขึ้นอยู่กับความสามารถในการอ่านและความสม่ำเสมอมากกว่า

6. ความคุ้นเคยสำหรับผู้ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมอื่น: ตัวดำเนินการ `@` สำหรับการคูณเมทริกซ์เป็นคุณสมบัติทั่วไปในภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เช่น MATLAB และ R การใช้สัญลักษณ์เดียวกันใน Python สามารถทำให้การเปลี่ยนแปลงง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนา คุ้นเคยกับภาษาเหล่านี้

แม้ว่า `np.dot()` ยังคงเป็นฟังก์ชันที่ถูกต้องและมีประโยชน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับความเข้ากันได้แบบย้อนหลังหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ ตัวดำเนินการ `@` มอบวิธีที่ใช้งานง่ายและกระชับมากขึ้นในการคูณเมทริกซ์ใน Python 3.5 และเวอร์ชันที่ใหม่กว่า ทางเลือกระหว่างทั้งสองในที่สุดขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการและความชอบส่วนบุคคลของนักพัฒนา

การอ้างอิง:
[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/

ตัวดำเนินการ @ จัดการการออกอากาศแตกต่างจาก np.dot อย่างไร

โอเปอเรเตอร์ `@` ใน Python 3.5+ จัดการการออกอากาศแตกต่างจาก `np.dot()` ด้วยวิธีต่อไปนี้:

1. การแพร่ภาพ: ตัวดำเนินการ `@` ทำการแพร่ภาพแตกต่างจาก `np.dot()` โอเปอเรเตอร์ `@` เป็นไปตามกฎของการคูณเมทริกซ์ โดยจะถือว่าเมทริกซ์แต่ละสแต็กในดัชนีสองตัวสุดท้ายเป็นเมทริกซ์ที่แยกจากกัน และกระจายสัญญาณตามนั้น ซึ่งหมายความว่าหากอาร์กิวเมนต์ตัวใดตัวหนึ่งเป็น ND, N > 2 จะถือว่าเป็นเมทริกซ์สแต็กที่อยู่ในดัชนีสองตัวสุดท้ายและออกอากาศตามนั้น[4]

2. รูปร่างของเอาต์พุต: ตัวดำเนินการ `@` ส่งคืนอาร์เรย์ 3 มิติ หากอาร์เรย์อินพุตเป็น 3 มิติ ในขณะที่ `np.dot()` ส่งคืนอาร์เรย์ 4 มิติในกรณีเช่นนี้ เนื่องจากตัวดำเนินการ `@` ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำการคูณเมทริกซ์ ซึ่งโดยทั่วไปจะส่งผลให้เกิดอาร์เรย์ 3 มิติ ในทางกลับกัน `np.dot()` มีความยืดหยุ่นมากกว่าและสามารถรองรับรูปร่างที่แตกต่างกันได้ ขึ้นอยู่กับอาร์เรย์อินพุต[1]

3. การจัดแนวแกน: ตัวดำเนินการ `@` จะจัดแนวแกนของอาร์เรย์อินพุตแตกต่างจาก `np.dot()` ตัวดำเนินการ `@` จะจัดแนวแกนสุดท้ายของอาร์เรย์แรกกับแกนที่สองของอาร์เรย์ที่สอง ในขณะที่ `np.dot()` จะจัดแนวแกนสุดท้ายของอาร์เรย์แรกกับแกนที่สองจากสุดท้ายของอาร์เรย์ที่สอง [4].

4. ประสิทธิภาพ: โดยทั่วไปแล้ว โอเปอเรเตอร์ `@` จะเร็วกว่า `np.dot()` สำหรับการคูณเมทริกซ์ เนื่องจากการใช้งานที่ได้รับการปรับปรุงใน Python 3.5+ อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างนี้มักจะไม่มีนัยสำคัญ เว้นแต่จะทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก[1]

โดยสรุป ตัวดำเนินการ `@` จัดการการออกอากาศแตกต่างจาก `np.dot()` โดยทำตามกฎของการคูณเมทริกซ์ และถือว่าเมทริกซ์แต่ละสแต็กในสองดัชนีสุดท้ายเป็นเมทริกซ์ที่แยกจากกัน ซึ่งส่งผลให้เกิดรูปร่างและการจัดแนวแกนที่แตกต่างกันสำหรับอาร์เรย์เอาต์พุต