Pythonでの行列操作

Pythonでは、さまざまな行列の操作と操作を解決できます。 Numpy Moduleは、行列演算にさまざまな方法を提供します。

add（） −2つの行列の要素を追加します。

減算（） −2つの行列の要素を減算します。

divide（） −2つの行列の要素を分割します。

multiply（） −2つの行列の要素を乗算します。

dot（） −行列の乗算を実行し、要素ごとの乗算は実行しません。

sqrt（） −行列の各要素の平方根。

sum（x、axis） −マトリックス内のすべての要素に追加します。 2番目の引数はオプションです。これは、軸が0の場合は列の合計を計算し、軸が1の場合は行の合計を計算する場合に使用されます。

「T」 −指定された行列の転置を実行します。

サンプルコード

import numpy
# Two matrices are initialized by value
x = numpy.array([[1, 2], [4, 5]])
y = numpy.array([[7, 8], [9, 10]])
#  add()is used to add matrices
print ("Addition of two matrices: ")
print (numpy.add(x,y))
# subtract()is used to subtract matrices
print ("Subtraction of two matrices : ")
print (numpy.subtract(x,y))
# divide()is used to divide matrices
print ("Matrix Division : ")
print (numpy.divide(x,y))
print ("Multiplication of two matrices: ")
print (numpy.multiply(x,y))
print ("The product of two matrices : ")
print (numpy.dot(x,y))
print ("square root is : ")
print (numpy.sqrt(x))
print ("The summation of elements : ")
print (numpy.sum(y))
print ("The column wise summation  : ")
print (numpy.sum(y,axis=0))
print ("The row wise summation: ")
print (numpy.sum(y,axis=1))
# using "T" to transpose the matrix
print ("Matrix transposition : ")
print (x.T)

出力

Addition of two matrices: 
[[ 8 10]
 [13 15]]
Subtraction of two matrices :
[[-6 -6]
 [-5 -5]]
Matrix Division :
[[0.14285714 0.25      ]
 [0.44444444 0.5       ]]
Multiplication of two matrices: 
[[ 7 16]
 [36 50]]
The product of two matrices :
[[25 28]
 [73 82]]
square root is :
[[1.         1.41421356]
 [2.         2.23606798]]
The summation of elements :
34
The column wise summation  :
[16 18]
The row wise summation: 
[15 19]
Matrix transposition :
[[1 4]
[2 5]]