tetoblog 
本記事は行列計算についてPythonを利用しながら、優しく紹介しています。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なライブラリです。
行列の宣言
import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])Pythonでの行列の宣言方法は、このたった２行だけ。
これだけで、NumPyを利用して計算を行うことができます。
行列を、３次元、４次元と次元を増やしたければ、下のように「[]」を増やせばOKです。
import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])np.arrayを利用する理由
A = [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]もちろん、このように配列を宣言して行列のように扱うことはできるのですが、
NumPyを利用して宣言をした方が、計算できる種類の幅が格段に上がります。
なぜ、「np.array()」を利用しなければいけないか、についての話は、
少しむずかしいので、行列計算をする上で勝手が良いとだけ思ってもらえれば。
そういう理由で、Pythonで行列を宣言する際には「np.array()」を利用します。
Pythonで実装
import numpy as np
A = np.array([[1, 2],[3, 4]])
print(A)【実行結果】
[[ 1 2]
[3 4]]非常に簡単ですね。
ということで、本記事はPythonのNumPyを用いた行列の宣言についてについて紹介しました。
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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