【Pandas】pandas Series dot

Pandas2.2 Series

Binary operator functions

方法描述Series.add()用于对两个 Series 进行逐元素加法运算Series.sub()用于对两个 Series 进行逐元素减法运算Series.mul()用于对两个 Series 进行逐元素乘法运算Series.div()用于对两个 Series 进行逐元素除法运算Series.truediv()用于执行真除法（即浮点数除法）操作Series.floordiv()用于执行地板除法（即整数除法）操作Series.mod()用于执行逐元素的取模运算Series.pow()用于执行逐元素的幂运算Series.radd()用于执行反向逐元素加法运算Series.rsub()用于执行反向逐元素减法运算Series.rmul()用于执行反向逐元素乘法运算Series.rdiv()用于执行反向逐元素除法运算Series.rtruediv()用于执行反向逐元素的真除法（即浮点数除法）运算Series.rfloordiv()用于执行反向逐元素的地板除法（即整数除法）运算Series.rmod()用于执行反向逐元素的取模运算Series.rpow()用于执行反向逐元素的幂运算Series.combine()用于将两个 Series 进行元素级别的组合操作Series.combine_first()用于将两个 Series 进行元素级别的组合操作Series.round()用于对 Series 中的每个元素进行四舍五入操作Series.lt()用于执行逐元素的小于比较操作Series.gt()用于执行逐元素的大于比较操作Series.le()用于执行逐元素的小于等于比较操作Series.ge()用于执行逐元素的大于等于比较操作Series.ne()用于执行逐元素的不等于比较操作Series.eq()用于比较两个 Series 对象是否相当的方法Series.product()用于计算 Series 中所有元素的乘积Series.dot()用于计算两个 Series 或一个 Series 与一个数组、矩阵（如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame）的点积（内积） pandas.Series.dot

pandas.Series.dot 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，用于计算两个 Series 或一个 Series 与一个数组、矩阵（如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame）的点积（内积）。点积是线性代数中的一个紧张概念，表示两个向量对应元素相乘后的和。
方法签名

1. Series.dot(other)

复制代码

• other: 可以是另一个 Series、NumPy 数组或 Pandas DataFrame。如果 other 是 DataFrame，则返回的结果是一个 Series，表示与 DataFrame 每一列的点积。
  

示例及结果

示例1：两个 Series 的点积

1. import pandas as pd
3. # 创建两个 Series
4. s1 = pd.Series([1, 2, 3])
5. s2 = pd.Series([4, 5, 6])
7. # 使用 dot 方法计算点积
8. result = s1.dot(s2)
10. print("两个 Series 的点积结果:")
11. print(result)

复制代码

输出结果：

1. 两个 Series 的点积结果:
2. 32

复制代码

在这个例子中，s1 和 s2 中的每个元素被逐个相乘，然后求和，得到的结果是 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32。
示例2：Series 与 NumPy 数组的点积

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
4. # 创建一个 Series
5. s = pd.Series([1, 2, 3])
7. # 创建一个 NumPy 数组
8. arr = np.array([4, 5, 6])
10. # 使用 dot 方法计算点积
11. result = s.dot(arr)
13. print("Series 与 NumPy 数组的点积结果:")
14. print(result)

复制代码

输出结果：

1. Series 与 NumPy 数组的点积结果:
2. 32

复制代码

在这个例子中，Series 和 NumPy 数组中的每个元素被逐个相乘，然后求和，得到的结果同样是 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32。
示例3：Series 与 DataFrame 的点积

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
4. # 创建一个 Series
5. s = pd.Series([1, 2, 3])
7. # 创建一个 DataFrame
8. df = pd.DataFrame({
9.     'A': [4, 5, 6],
10.     'B': [7, 8, 9]
11. })
13. # 使用 dot 方法计算点积
14. result = s.dot(df)
16. print("Series 与 DataFrame 的点积结果:")
17. print(result)

复制代码

输出结果：

1. Series 与 DataFrame 的点积结果:
2. A    32
3. B    50
4. dtype: int64

复制代码

在这个例子中，Series 与 DataFrame 的每一列分别计算点积。对于列 A，结果是 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32；对于列 B，结果是 1*7 + 2*8 + 3*9 = 50。最终返回的是一个包罗这些点积结果的新 Series。
总结

pandas.Series.dot 方法在数据分析和处置惩罚中非常有用，特别是在需要计算向量或矩阵的点积时。它支持 Series 之间的点积、Series 与 NumPy 数组的点积以及 Series 与 DataFrame 的点积。通过这些示例，可以看到 dot() 方法在不同场景下的应用及其强盛功能。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。