点积(dot product)是两个向量之间最为重要的运算之一,运算的方法是将两个向量对应分量的乘积求和,所以点积的结果是一个标量,其几何意义是两个向量的模乘以二者夹角的余弦如下所示。 \boldsymbol{u} = \begin{bmatrix} u_1 \\ u_2 \\ \vdots \\ u_n \end{bmatrix}, \quad \boldsymbol{v} = \begi...
if__name__=="__main__":v1=Vector(1,2,3)v2=Vector(4,5,6)print(f"v1:{v1}")# 输出 v1print(f"v2:{v2}")# 输出 v2v3=v1+v2print(f"v1 + v2:{v3}")# 输出向量加法的结果v4=v1-v2print(f"v1 - v2:{v4}")# 输出向量减法的结果dot_product=v1.dot(v2)print(f"v1 · v2...
__str__: 提供一个字符串表示,方便打印输出。 向量的使用示例 我们来创建两个向量并进行一些基本操作: v1=Vector(1,2,3)v2=Vector(4,5,6)# 向量加法v3=v1+v2print(f"v1 + v2 ={v3}")# 向量减法v4=v1-v2print(f"v1 - v2 ={v4}")# 点乘dot_product=v1.dot(v2)print(f"v1 · v2 ={...
代码语言:txt 复制 vector1 = [1, 2, 3] vector2 = [4, 5, 6] dot_product = DotProduct(vector1, vector2) result = dot_product.calculate() print(result) # 输出:32 在上述示例中,我们创建了两个向量vector1和vector2,分别包含了三个元素。然后,我们实例化DotProduct类,并将这两个向量作为参数...
import dashvector client = dashvector.Client( api_key='YOUR_API_KEY', endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT' ) # 创建一个名称为quickstart、向量维度为4、 # 向量数据类型为float(默认)、 # 距离度量方式为dotproduct(内积)的Collection # 并预先定义四个Field,名称为name、weight、age、id,数据类型分别为str...
>>> >>> def dot_product(x_vector, y_vector): ... if len(x_vector) != len(y_vector): ... raise ValueError("Vectors must have equal sizes") ... return sum(x * y for x, y in zip(x_vector, y_vector)) ... >>> dot_product((1, 2, 3), (4, 5, 6)) 32 >>> dot...
: self.x = x self.y = y def __repr__(self): return f"Vector2D(x={self.x}, y={self.y})" def __mul__(self, other): # Scalar multiplication if isinstance(other, (int, float)): return Vector2D(self.x * other, self.y * other) # Dot product elif isinstance(other, Vector...
vector=np.linspace(0,1,5)print("Vector created using np.linspace(): numpyarray.com")print(vector) Python Copy Output: 这个示例创建了一个包含5个元素的向量,这些元素在0到1之间均匀分布。np.linspace()函数的参数分别是起始值、结束值和元素数量。
:param vector1: :param vector2: :return: """ dot_product = normA = normB = 0.0 for a, b in zip(vector1, vector2): dot_product += a * b normA += a ** 2 normB += b ** 2 if normA == 0.0 or normB == 0.0: return 0.0 else: return dot_product / ((normA * normB)...
>>> defdot_product(x_vector, y_vector):...iflen(x_vector) !=len(y_vector):... raiseValueError("Vectors must have equal sizes")...returnsum(x * yforx, yinzip(x_vector, y_vector))...>>>dot_product((1,2,3), (4,5,6))32>>>dot_product((1,2,3,4), (5,6,3))Trace...