1次元配列内にさらに配列を格納している配列を、多次元配列と呼びます。
コードレビューは、ソフトウェア開発の一工程で、 ソースコードの検査を行い、開発工程で見過ごされた誤りを検出する事で、 ソフトウェア品質を高めるためのものです。
Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
Q&A
2回答
425閲覧
総合スコア0
0グッド
0クリップ
投稿2021/08/30 16:32
0
このコードがなぜarray([1])になるのかを知りたいです!!
Python1A = np.array([[1, 0]]) 2B = np.array([1, 0]) 3A @ B 4 5### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) 6優しい方いましたら教えてもらいたいです・
Python
1A = np.array([[1, 0]]) 2B = np.array([1, 0]) 3A @ B 4 5### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) 6優しい方いましたら教えてもらいたいです・
気になる質問をクリップする
クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。
またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
質問へのコメント
回答2件
@で行列とベクトルの内積を計算しています。 質問の場合ですと、A[0]B[0] + A[1]B[1]となり、つまり11 + 00 で「1」となります。
NumPyで行列とベクトルの積を求める方法
投稿2021/08/30 17:10
総合スコア11033
numpy.ndarrayのインスタンスA,Bに対するA@Bは行列積を計算する関数numpy.matmul(A, B)の短縮表現です。
numpy.matmulの詳細な仕様は、numpy.matmulに書かれています。
numpy.matmulは一般的にはnumpy.ndarrayのインスタンスを返しますが、両方の引数がどちらも一次元ndarrayの場合はスカラーを返します。
今回は、左の引数のAが二次元ndarrayであるため、結果は一次元ndarrayとなっています。
の答えは、「1×2行列Aと長さ2のベクトルBの行列積である1×1行列」です。
投稿2021/08/30 23:20
総合スコア24672
あなたの回答
tips
太字
斜体
打ち消し線
見出し
引用テキストの挿入
コードの挿入
リンクの挿入
リストの挿入
番号リストの挿入
表の挿入
水平線の挿入
プレビュー
まだベストアンサーが選ばれていません
アカウントをお持ちの方はログイン
15分調べてもわからないことはteratailで質問しよう!
ただいまの回答率85.29%
質問をまとめることで思考を整理して素早く解決
テンプレート機能で簡単に質問をまとめる
a @ b の意味って何でしょうか??
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。