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沿特定轴线的Numpy点积

是指在Numpy库中，通过指定轴线对两个数组进行点积运算的操作。点积运算也称为内积或数量积，是两个向量之间的运算，结果是一个标量。

在Numpy中，可以使用numpy.dot()函数来进行点积运算。该函数接受两个数组作为参数，并返回它们的点积结果。同时，可以通过指定axis参数来指定沿特定轴线进行点积运算。

点积运算在多个领域中都有广泛的应用。以下是一些应用场景：

线性代数：点积运算在线性代数中是一个重要的概念，用于计算向量的模长、夹角、投影等。
机器学习：在机器学习中，点积运算常用于计算特征向量之间的相似度，例如余弦相似度等。
图像处理：在图像处理中，点积运算可以用于计算图像的卷积操作，从而实现图像的滤波、边缘检测等功能。
数字信号处理：在数字信号处理中，点积运算可以用于计算信号的相关性、卷积等。

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参考链接： Numpy 线性代数依照Numpy官方中文文档：https://www.numpy.org.cn/reference/routines/linalg.html 矩阵和矢量产品： dot(...a, b[, out]) 两个数组的点积。...linalg.multi_dot(arrays) 在单个函数调用中计算两个或多个数组的点积，同时自动选择最快的求值顺序。 ...np.linalg.multi_dot([a,b,c]) array([[1.17414492, 1.52473513], [1.41227193, 1.97216892]]) >>> vdot(a, b) 返回两个向量的点积...np.matmul(a,b) array([[ 3, 4, 5], [ 9, 14, 19]]) >>> tensordot(a, b[, axes]) 对于数组> = 1-D，沿指定轴计算张量点积

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【他山之石】Pytorch学习笔记

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