在 Python 中计算两个列表的点积

1. 在 Python 中使用 sum() 和 zip() 函数计算点积
2. 在 Python 中使用 map() 和 mul() 函数计算点积
3. 在 Python 中使用 more_itertools.dotproduct 计算点积
4. 在 Python 中使用 NumPy 计算点积

点积是一种数学运算，也称为标量积。点积是一个代数表达式，它接受两个相等长度的序列并返回一个数字作为结果。

在 Python 中使用 sum() 和 zip() 函数计算点积

我们可以使用 zip() 函数和 sum() 函数计算等长列表的点积。

zip 函数通过组合来自两个可迭代对象的元组序列中的元素来返回一个 zip 对象。另一方面，sum 函数返回可迭代对象（例如列表）中项目的总和。

由于点积在数学上涉及数字序列中元素的一系列总和和乘积，我们可以使用这两者的组合来计算两个列表的点积。

num1 = [2, 4, 6, 8, 10]
num2 = [10, 20, 30, 40, 50]

print(sum([i * j for (i, j) in zip(num1, num2)]))

输出：

1100

在 Python 中使用 map() 和 mul() 函数计算点积

Python 中的 operator 模块提供了一组函数来导入和使用 Python 中的内部运算符来执行各种操作。

这些运算包括逻辑运算、序列运算、数学运算和对象比较。mul() 函数执行对象与一系列数字（例如 DataFrame）的逐元素乘法。

另一方面，map() 函数是一个内置函数，它允许我们将某个函数应用于可迭代对象的所有元素。最后，我们还将使用 sum() 函数计算两个数值列表的乘积之和，如下面的代码所示。

from operator import mul

num1 = [2, 4, 6, 8, 10]
num2 = [10, 20, 30, 40, 50]

print(sum(map(mul, num1, num2)))

输出：

1100

在 Python 中使用 more_itertools.dotproduct 计算点积

Python more_itertools 是一个 Python 库，它提供了优雅的函数来处理 Python 中的可迭代对象。more_itertools 库提供的函数允许我们在窗口、组合和包装等其他操作中对可迭代对象进行分组和选择。

more_itertools 库不仅为复杂的迭代提供解决方案；它也更优雅和内存效率更高。使用 more_itertools.product() 函数，我们可以计算列表中数字序列的点积，如下所示。

import more_itertools as mit

num1 = [2, 4, 6, 8, 10]
num2 = [10, 20, 30, 40, 50]
print(mit.dotproduct(num1, num2))

输出：

1100

在 Python 中使用 NumPy 计算点积

NumPy 是一个科学的 Python 包，它允许我们处理多维对象，例如数组和矩阵。

NumPy 速度快但效率更高，因为我们可以使用很少的代码实现很多目标。我们可以无缝地使用数组，而无需显式索引和循环遍历其矢量化代码。

下面是一个解决方案，它使用 for 循环以及乘积和加法运算符的组合来计算两个列表的点积。

num1 = [2, 4, 6, 8, 10]
num2 = [10, 20, 30, 40, 50]

dot_product = 0
for x, y in zip(num1, num2):
    dot_product = dot_product + x * y
print("The dot product of the two lists is: ", dot_product)

输出：

The dot product of the two lists is:  1100

尽管此解决方案计算点积，但 NumPy 提供了一种更优雅的替代方案，无需编写任何循环。

使用 numpy.dot() 方法，我们可以轻松计算两个列表中数字序列的点积。这个解决方案是精确的，因此不容易出错，可以在下面的代码中实现。

import numpy as np

num1 = [2, 4, 6, 8, 10]
num2 = [10, 20, 30, 40, 50]
dot_product = np.dot(num1, num2)
print("The dot product of the two lists is: ", dot_product)

输出：

The dot product of the two lists is:  1100