本記事は内積・外積の求め方について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。
本記事の内容
実装方法
内積、外積の実装は非常に簡単です。
内積は「@」、外積はcross関数を利用します。
実際にPythonのNumPyで実装しましょう。
Pythonでの実装
内積
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]]
内積を求めるためには、NumPyの「@」を利用します。
非常に簡単ですね。
外積
import numpy as np
a = np.array([[1, 2],[3, 4]])
b = np.array([[5, 6],[7, 8]])
print(np.cross(a, b))
【実行結果】
[-4 -4]
内積を求めるためには、NumPyのcross関数を利用します。
注意しておきたいのは、aとbの順番。
外積を理解していればわかりますが、「np.sross(a, b)」と「np.sross(b, a)」では値が変わります。
求めたい値に合わせて順番を入れ替えることが必要です。
ということで本記事は、
PythonのNumPyを用いた内積、外積の求め方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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