numpy dot

import numpy as np
 
def tanH(x):
    return ((2.0)/(1.0+np.exp(-2*x)))-1.0
 
def sigmoid(x):
    return ((1.0)/(1.0 + np.exp(-x)))
 
 
 
 
 
X = np.array([[1,0,1,0], 
                [0,0,0,0], 
                [1,1,1,1],
                [0,1,0,1],
                [1,1,0,0],
                [0,0,1,1],
                [0,1,1,0]])
                
 
Y = np.array([[0,1,0,1], 
                [1,1,1,1], 
                [0,0,0,0],
                [1,0,1,0],
                [0,0,1,1],
                [1,1,0,0],
                [1,0,0,1]])
 
 
# 4 6 4
 
W1 = np.random.random((6,4))
W2 = np.random.random((4,5))
 
B1 = np.ones((6, 1))
B2 = np.ones((4, 1))
 
 
epoch = 1
 
while epoch <= 1:
    for i in range(X.shape[0]):
        Z1 = np.dot(W1, X[i].reshape((-1, 1))) + B1
        print(Z1)
        
        
        
        
        
        
    epoch += 1

np.dot(W1, X.T)+B1

while epoch <= 1:
    for i in range(X.shape[0]):
        Z1 = np.dot(W1, X[i].reshape((-1, 1))) + B1
        print(Z1)
    print('* '*40)
    print('без for:')
    print((np.dot(W1, X.T)+B1).T.reshape(7,6,1))
 
        
        
        
    epoch += 1