学员你好!在这篇文章中，我们将看到寻找任何给定数量的点积的python代码，例如向量或数组。Python编程语言提供了几种方法来实现这一目标，下面将讨论其中一些方法。
什么是点积？
首先，让我们了解一下 "点积"。
在数学中，点积（有时被称为标量积）是一种代数运算，从两个等长的数字序列中返回一个单一的值。
这个单一的值被计算为两个序列中相应元素的乘积之和。这些序列可能是单维向量、多维向量，或者只是数字。
让我们举个例子来理解这个问题：
A = [[1 2] [3 4]] 和B = [[5 6] [7 8] ] 。
那么，A.B是这样的
[ [ 19 22] [ 43 50] ]
这可以计算为 [ [ ((1*5)+(2*7)) ((1*6)+(2*8)) ] [ ((3*5)+(4*7)) ((3*6)+(4*8)) ] 。］
寻找点积的Python代码
Python提供了一种有效的方法来寻找两个序列的点积，这就是numpy库中的numpy.dot() 方法。
Numpy.dot()方法将两个序列作为参数，无论是向量还是多维数组，并打印出结果，即点积。要使用这个方法，我们必须导入python的numpy库。让我们来看看几个例子。
例1:标量的点积
在这个例子中，我们将取两个标量值，并使用numpy.dot()打印它们的点积。
两个标量的点积是通过简单的相乘而得到的。
比如，两个标量A=7，B=6，那么A.B=42
#importing numpy library
import numpy as np
#Taking two scalars
a = 3
b = 8
#calculating dot product using dot()
print("The dot product of given scalars = a.b =",np.dot(a,b))
上述代码的输出是 ：
The dot product of given scalars = a.b = 24
例2:数组的点积
这里，我们将取两个数组。这些数组可以是一维、二维或多维的。在 dot() 的帮助下，我们将计算它们的点积。我们正在考虑两个二维数组的点积。
二维数组的点积是通过做矩阵乘法计算的。
#importing numpy library
import numpy as np
#Taking two 2-D arrays
a = [ [1, 2], [3, 4]]
b = [ [7, 6], [5, 4]]
#calculating dot product using dot()
print("The dot product of given arrays :")
np.dot(a,b))
其输出结果是：
The dot product of given arrays :
array( [ [17, 14],
[41, 34] ] )
注意：
对于二维或多维数组，点积不是交换性的，即a.b不等于b.a 在例子2中，我们计算的点积是a.b，而不是b.a。
总结
那么，在 Python 中计算点积不是很简单吗？有了可用的函数，当然很简单。这就是我的观点。我希望你能理解这篇文章。
到那时，祝你学习愉快！ 🙂
