【Numpy】行列式をPythonで実装する方法

本記事は行列式についてPythonを利用しながら、学生エンジニアが初心者の方へ向けて優しく解説しています。NumPyとは、Pythonによる機械学習の計算を速く、効率的に行うことが可能のモジュールです。NumPyを用いた行列式を一緒に学習しましょう!

行列式とは

行列式は、行列の指標を表すデータで、行列を学ぶ上で非常に需要です。
行列式について、理解が曖昧な方は下の動画をご覧ください。


いかがだったでしょうか。この行列式をPythonで一撃で計算します。

Pythonでの実装

import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])
print(np.linalg.det(A))
【実行結果】
-2.0000000000000004

行列式は「linalg.det()」関数を利用します。
このように、PythonのNumpyを利用すると、行列式はたったの3行で完結します。

実行結果が「-2.0000000000000004」となり、手計算で求めると「-2」となるため、
「-0.0000000000000004」が誤差として生じました。

コンピュータは2進数で計算しているので、今回のように誤差は生じてしまいます。
必要な値によって、四捨五入して利用するのがいいでしょう。

ということで本記事は、
PythonのNumpyを用いた行列式についてについてまとめました。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました\(^o^)/

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