Python 3.5+'da matris çarpımı için @ kullanmanın avantajları nelerdir?

1. Okunabilirlik ve Netlik: '@' operatörü, matris çarpımının matematiksel işlemini doğrudan temsil ettiğinden kodu daha okunabilir ve sezgisel hale getirir. Bu, genel kod kalitesini artırabilir ve diğer geliştiricilerin anlamasını kolaylaştırabilir.

2. Matematiksel Gösterimle Tutarlılık: '@' operatörü, matris çarpımına yönelik standart matematiksel gösterimle uyumludur; bu, matematiksel kavramlar ile bunların koddaki uygulamaları arasındaki boşluğu doldurmaya yardımcı olabilir.

3. Azaltılmış Ayrıntı: `@` operatörünü kullanmak, `np.dot()` işlevini çağırmaktan daha kısadır ve bu, daha kompakt ve anlamlı koda yol açabilir.

4. Geliştirilmiş Hata İşleme: '@' operatörü, 'np.dot()' ile karşılaştırıldığında daha iyi hata işleme sağlar. Matris boyutları çarpma için uyumlu değilse, `@` operatörü bir `ValueError` ortaya çıkaracaktır, oysa `np.dot()` sessizce yanlış sonuçlar üretebilir.

5. Potansiyel Performans İyileştirmeleri: Bazı durumlarda, `@` operatörü, Python yorumlayıcısında uygulanma şekli nedeniyle `np.dot()` operatöründen biraz daha verimli olabilir. Ancak performans farkı genellikle ihmal edilebilir düzeydedir ve ikisi arasındaki seçim daha çok okunabilirlik ve tutarlılığa dayanmalıdır.

6. Diğer Programlama Dilleri Kullanıcıları İçin Aşinalık: Matris çarpımı için `@` operatörü, MATLAB ve R gibi diğer programlama dillerinde ortak bir özelliktir. Python'da aynı gösterimin kullanılması, geliştiriciler için geçişi kolaylaştırabilir bu dillere aşinadır.

'np.dot()', özellikle geriye dönük uyumluluk veya belirli kullanım durumları için hala geçerli ve kullanışlı bir işlev olsa da, '@' operatörü Python 3.5 ve sonraki sürümlerde matris çarpımını gerçekleştirmek için daha sezgisel ve kısa bir yol sağlar. İkisi arasındaki seçim sonuçta projenin özel gereksinimlerine ve geliştiricinin kişisel tercihlerine bağlıdır.

Alıntılar:
[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/

@ operatörü yayını np.dot'tan farklı şekilde nasıl ele alıyor?

Python 3.5+ sürümündeki `@` operatörü, yayını aşağıdaki şekillerde `np.dot()`tan farklı şekilde işler:

1. Yayınlama: `@` operatörü, yayını `np.dot()`tan farklı şekilde gerçekleştirir. '@' operatörü, son iki dizindeki her matris yığınını ayrı matrisler olarak ele aldığı ve buna göre yayın yaptığı matris çarpımının kurallarına uyar. Bu, eğer argümanlardan herhangi biri N-D, N > 2 ise, son iki indekste bulunan bir matris yığını olarak ele alınır ve buna göre yayınlanır[4].

2. Çıktının Şekli: `@` operatörü, giriş dizileri 3 boyutluysa 3 boyutlu bir dizi döndürür; oysa `np.dot()` bu gibi durumlarda 4 boyutlu bir dizi döndürür. Bunun nedeni, '@' operatörünün, genellikle 3 boyutlu bir diziyle sonuçlanan matris çarpımını gerçekleştirmek üzere tasarlanmış olmasıdır. Öte yandan "np.dot()" daha esnektir ve giriş dizilerine[1] bağlı olarak farklı şekilleri işleyebilir.

3. Eksen Hizalaması: `@` operatörü, giriş dizilerinin eksenlerini `np.dot()`tan farklı şekilde hizalar. '@' operatörü, birinci dizinin son eksenini ikinci dizinin ikinci ekseniyle hizalarken, 'np.dot()', birinci dizinin son eksenini ikinci dizinin ikinciden sonuncuya ekseniyle hizalar. [4].

4. Performans: Python 3.5+ sürümündeki optimize edilmiş uygulama nedeniyle matris çarpımı için "@" operatörü genellikle "np.dot()" operatöründen daha hızlıdır. Ancak çok büyük veri kümeleriyle çalışılmadığı sürece bu fark genellikle göz ardı edilebilir[1].

Özetle, "@" operatörü, matris çarpım kurallarını takip ederek ve son iki dizindeki her matris yığınını ayrı matrisler olarak ele alarak yayını "np.dot()"tan farklı şekilde ele alır. Bu, çıktı dizileri için farklı şekillere ve eksen hizalamalarına neden olur.