回答編集履歴
2
説明追加
test
CHANGED
|
@@ -1,10 +1,12 @@
|
|
|
1
|
-
エラーになるでしょう。
|
|
1
|
+
その場合はエラーになるでしょう。
|
|
2
2
|
|
|
3
3
|
|
|
4
4
|
|
|
5
5
|
~~何がしたいのでしょうか？~~
|
|
6
6
|
|
|
7
7
|
|
|
8
|
+
|
|
9
|
+
numpyの場合で考えます。
|
|
8
10
|
|
|
9
11
|
x @ y とします。
|
|
10
12
|
|
|
@@ -17,3 +19,55 @@
|
|
|
17
19
|
x @ y は (x.shape[0], y.shape[1])の形状を持つ行列積になります。
|
|
18
20
|
|
|
19
21
|
x.shape[1]とy.shape[0]が等しくなければエラーになります。
|
|
22
|
+
|
|
23
|
+
|
|
24
|
+
|
|
25
|
+
より一般的に言うと、
|
|
26
|
+
|
|
27
|
+
```explanation
|
|
28
|
+
|
|
29
|
+
@演算子があるとpythonインタプリタは__matmul__を呼び出します。
|
|
30
|
+
|
|
31
|
+
従って@演算子が何をするかはクラスの定義次第です。
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
```
|
|
34
|
+
|
|
35
|
+
以下に例を示します。
|
|
36
|
+
|
|
37
|
+
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
```python
|
|
40
|
+
|
|
41
|
+
>>> class fake_int(int):
|
|
42
|
+
|
|
43
|
+
... def __matmul__(self, x):
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
... return (self + x)/2
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
...
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
>>> x = fake_int(2)
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
>>> y = fake_int(3)
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
>>>
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
>>> print(x @ y)
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
2.5
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
```
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
```explanation
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
ここではfake_intつまり偽整数のクラスを定義しました。
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
@が平均値を出すように定義しておいたので、結果は2.5になっています。
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
上記のnumpyの場合はで書いたことは、numpyのndarrayには__matmul__メソッドが
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
そういうふうに定義されているからです。
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
```
|
1
追加
test
CHANGED
|
@@ -2,4 +2,18 @@
|
|
|
2
2
|
|
|
3
3
|
|
|
4
4
|
|
|
5
|
-
何がしたいのでしょうか？
|
|
5
|
+
~~何がしたいのでしょうか？~~
|
|
6
|
+
|
|
7
|
+
|
|
8
|
+
|
|
9
|
+
x @ y とします。
|
|
10
|
+
|
|
11
|
+
x と y の一方がスカラーである場合はエラーになります。
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
x と y が同じ長さの一次元配列であれば内積になりますが、長さが違うとエラーになります。
|
|
14
|
+
|
|
15
|
+
x と y が二次元配列で、x.shape[1]とy.shape[0]が等しければ、
|
|
16
|
+
|
|
17
|
+
x @ y は (x.shape[0], y.shape[1])の形状を持つ行列積になります。
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
x.shape[1]とy.shape[0]が等しくなければエラーになります。
|