Numpy.dot

np.dot( ) 함수를 사용해서

두 행렬의 내적(dot product)를 계산한다.

행렬 내적은 행렬의 곱이다.

 

두 행렬 A 와 B 의 내적은 왼쪽 행렬의 로우(행)와오른쪽 행렬의 컬럼(열)의 값들을 순차적으로 곱한 뒤그 값을 모두 더한 값이다. 

 

A 행렬과 B 행렬의 내적 연산인 np.dot(A, B) 의 결과 행렬의 1행 1열의 값인 58은 A행렬의 1행과 B행렬의 1열의 값들을 차례로곱한 값을 더한 것이다. 

1*7 + 2*9 + 3+11 = 58

이와 같이,1행 2열의 값인 64는 A행렬의 1행과 B행렬의 2열의 값들을 차례로곱한 값을 더한 것이다.

1*8 + 2*10 + 3+12 = 64

 

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3,],

[4,5,6]])

B = np.array([[7,8],

[9,10],

[11,12]])

 

dot_product = np.dot(A, B)

print('행렬 내적 결과 :\n', dot_product)

[output]

행렬 내적 결과 :

[[ 58 64]

[139 154]]

 

추후에 다루겠지만

딥러닝에서 행렬의 곱으로 신경망 연산을 할 때

np.dot 함수가 꽤쓰이게 된다.

Reference

1.https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

numpy.dot — NumPy v1.22 Manual

2. 파이썬 머신러닝 완벽가이드 위키북스 데이터 사이언스 시리즈