回答編集履歴
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エラーになるでしょう。
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その場合はエラーになるでしょう。
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~~何がしたいのでしょうか？~~
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numpyの場合で考えます。
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x @ y とします。
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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。
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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。
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x と y が二次元配列で、x.shape[1]とy.shape[0]が等しければ、
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x @ y は (x.shape[0], y.shape[1])の形状を持つ行列積になります。
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x.shape[1]とy.shape[0]が等しくなければエラーになります。
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x.shape[1]とy.shape[0]が等しくなければエラーになります。
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より一般的に言うと、
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```explanation
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@演算子があるとpythonインタプリタは__matmul__を呼び出します。
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従って@演算子が何をするかはクラスの定義次第です。
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```
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以下に例を示します。
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```python
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>>> class fake_int(int):
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... def __matmul__(self, x):
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... return (self + x)/2
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...
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>>> x = fake_int(2)
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>>> y = fake_int(3)
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>>>
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>>> print(x @ y)
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2.5
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```
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```explanation
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ここではfake_intつまり偽整数のクラスを定義しました。
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@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。
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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
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そういうふうに定義されているからです。
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```
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エラーになるでしょう。
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何がしたいのでしょうか？
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~~何がしたいのでしょうか？~~
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x @ y とします。
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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。
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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。
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x と y が二次元配列で、x.shape[1]とy.shape[0]が等しければ、
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x @ y は (x.shape[0], y.shape[1])の形状を持つ行列積になります。
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x.shape[1]とy.shape[0]が等しくなければエラーになります。
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