NumPy में Matrix Multiplication
हर result value एक row और column का dot product होता है।
NumPy में Matrix Multiplication क्या है?
हर result value एक row और column का dot product होता है।
@ operator से matrices multiply करें।
इसका उपयोग कब करें?
- कई मानों पर vectorized गणना करें।
- Arrays, matrices और scientific data संसाधित करें।
- Data science और machine learning के लिए data तैयार करें।
उदाहरण कोड
main.py
import numpy as np
left = np.array([[1, 2], [3, 4]])
right = np.array([[5, 6], [7, 8]])
product = left @ right
print(product)अपेक्षित आउटपुट
[[19 22]
[43 50]]यह कैसे काम करता है
Inner dimensions बराबर होनी चाहिए; @ element-wise multiplication से अलग है।
मान बदलें और Python इंस्टॉल किए बिना CodeUtility ऑनलाइन Python कंपाइलर में प्रोग्राम चलाएँ।
अभ्यास के कार्य
बड़े dataset पर जाने से पहले input बदलें और edge cases की जाँच करें।
- Shape और dtype बदलकर देखें।
- Negative, decimal और missing values जाँचें।
- बड़े array पर execution time मापें।