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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。

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dotとmultiplyの違い

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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。

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投稿2017/04/25 10:48

Cosine類似度をnumpyで表現したいです。

イメージ説明

正解が以下のコードだそうです。

norm = np.linalg.norm(train_X, ord=2, axis=1) normalized_train_X = train_X / norm[:, np.newaxis] sample_1 = normalized_train_X[0] sample_2 = normalized_train_X[1] print(np.dot(sample_1, sample_2))

ここでは最終的にsample_1とsample_2の掛け算であることから
dotではなくmultiplyで掛け算をすればいいのでは?と思います。
それなのになぜdotを使っているのでしょうか?

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ベストアンサー

要素毎の積(multiply)とドット積(dot)は違います。

numpy.dot

Dot product of two arrays.

numpy.multiply

Multiply arguments element-wise.

投稿2017/04/25 11:14

can110

総合スコア38230

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/04/26 00:16

ありがとうございます。ドット積はベクトルの自分自身との積ということでしょうか? https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%89%E3%83%83%E3%83%88%E7%A9%8D のノルム ベクトルの自分自身とのドット積の(正の)平方根 と表現されているところということでしょうか? 例えば、a・bベクトルがあるときに a・b の内積はドット積ではない、ということでしょうか?
can110

2017/04/26 00:25 編集

提示された式ではドット積=内積を示しているので、multiplyではなくdotを使うということです。 式自体は高校辺りで習う(った?)いわゆるベクトルのなす角(cos)を求める式です。 numpyを使わず、式のとおりにforループで組むと理解は速いかもしれません。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/04/26 00:34

multiplyは外積ということでしょうか?
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