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【NumPy】行列の四則演算をPythonで実装する方法

本記事は行列の四則演算について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を用いた行列の四則演算の方法を一緒に学習しましょう。

行列の四則演算

print(A+B) #足し算
print(A-B) #引き算
print(A@B) #掛け算

print(A*B) #要素ごとの掛け算
print(A/B) #要素ごとの掛け算

A,Bの行列を定義したときの、Pythonでの計算方法は上のようになります。
行列に割り算はないので、四則演算と言えないかもしれませんが。

具体例

具体例をズラッと載せましたので、ゆっくり見てください。
PythonのNumPyを用いた四則演算は非常に簡単です。
「@」が行列の掛け算を表すのですが、
あまりPythonでは利用しない記号なので慣れないかもしれません。

行列の足し算

import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])
B = np.array([[5, 6],[7, 8]])

print(A+B)
【実行結果】
[[ 6  8]
 [10 12]]

行列の引き算

import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])
B = np.array([[5, 6],[7, 8]])

print(A-B)
【実行結果】
[[-4 -4]
 [-4 -4]]

行列の掛け算

import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])
B = np.array([[5, 6],[7, 8]])

print(A@B)
【実行結果】
[[19 22]
 [43 50]]

行列の割り算はありません…

行列の割り算はありません。
NumPyの四則演算では、要素ごとの割り算は実現することができます。
要素ごとの掛け算、要素ごとの掛け算を紹介します。

要素ごとの割り算

import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])
B = np.array([[5, 6],[7, 8]])

print(A*B)
【実行結果】
[[0.2        0.33333333]
 [0.42857143 0.5       ]]

要素ごとの掛け算

import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])
B = np.array([[5, 6],[7, 8]])

print(A/B)
【実行結果】
[[ 5 12]
 [21 32]]

非常に簡単です。

ということで本記事は、
PythonのNumPyを用いた行列の四則演算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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