NumPyでの数学表現【行列を扱うことが出来る便利ツール】

Numpyを読み込もう!!

(2024/3/24‗改訂）Pythonのライブラリーでの便利機能を復習します!!Numpyは行列を扱えるツールです。

便利ですよ。

いくつかのパラメターを持っている変量がある時をイメージして下さい。対象の変量はベクトルで表せます。

ベクトルを対象として別の変量に関連した変化を表現するのが行列です。

使いたくなりません??

Numpyでは行列が使えるんです!!

内積（ベクトル同士の計算をイメージ）

Pythonで内積を計算するためには、NumPyライブラリを使用するのが一般的です。以下は、NumPyを使用してベクトルや行列の内積を計算する方法の例です。

import numpy as np
# 2つのベクトルの内積を計算する例vector1 = np.array([1, 2, 3]) vector2 = np.array([4, 5, 6]) dot_product = np.dot(vector1, vector2) print("ベクトルの内積:", dot_product) # 2つの行列の内積を計算する例 matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]） matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) matrix_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("行列の内積:") print(matrix_product)

このコードでは、np.dot() 関数を使用して、ベクトルや行列の内積を計算しています。np.dot() は、2つの配列の内積を計算します。そして、ベクトルの場合はベクトルの内積を、行列の場合は行列の内積を返します。

外積（ベクトル同士の計算をイメージ）

import numpy as np
# 2つのベクトルの外積を計算する例
vector1 = np.array([1, 0, 0])
vector2 = np.array([0, 1, 0])
cross_product = np.cross(vector1, vector2)
print("ベクトルの外積:", cross_product)

【テックジムまとめ】