Python 学習:行列演算

2014-04-13 :  PCクリニック
本文の前に、
-・・・ -・-
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・-・ - -・

さて、本文。

まだまだ、“Python 学習”は続く。


所謂、“行列”データは、
Python では、numpy.ndarray と云う?

Python 学習:配列型データ構造

ところで、初期化について、・・・補足:

Python 基本機能の“リスト”で、初期化(ゼロでのクリア)は、
  x = [ 0 ] * 1000
の様にしてできる。
Numpy では、

import numpy as np
x = np.zeros( 1000, np.float64 )


とすることで、
値が0 で要素数 1000 の float64 型(倍精度浮動小数)を生成(初期化)できる。



それで、
2次元のものを(<紙>は)行列と呼び、
1次元のものをベクトルと呼ぶ。
これが(どちらかというと数学系の<紙>には)自然です。


以上は、イントロダクション???

さて、

先月(2014-03-18)の記事:
Python 学習:Solve(Findroot)
で、
  ・・・・・
  「3元1次連立方程式の求解」は、「NumPy」だけで出来る。
  

  import numpy as np
  
  A = np.array([ [0,3,6],[1,4,7],[2,5,9] ]) # 係数行列:左から右を先に
  b = np.array([1,0,-2]) # 右辺
  x = np.linalg.solve( A, b )
  print x # [-2.33333333, 2.33333333, -1. ]

  

  の様に、「numpy.linalg.solve」で出来た。
  ・・・・・
と書いた。


ここでは、それの逆(?)

行列とベクトルとの“掛け算”について。

import numpy as np

# 行列 A の定義
# ベクトル z の定義

b = A.dot( z )
# とすると、行列 A と ベクトル z の“dot 積”を計算して、ベクトル b ができる。





まだまだ、Python の学習は続く、・・・


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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