Jour 17 du calendrier de l'Avent de l'Université préfectorale d'Iwate! Merci beaucoup, Jack (@kazuhikoyamashita). Mon récent boom est Python. Cette fois, je vais essayer le calcul matriciel en utilisant numpy.
NumPy est un module d'extension permettant d'effectuer des calculs numériques. Veuillez consulter le lien ci-dessous pour plus de détails. http://www.numpy.org/
Vous avez besoin de la commande pip pour installer numpy. Pour installer la commande pip, utilisez easy_install. Veuillez saisir la commande suivante.
% easy_install pip
Pour installer numpy, exécutez la commande suivante. La version de numpy installée cette fois est la 1.10.2.
% pip install numpy
Collecting numpy
Downloading numpy-1.10.2-cp35-cp35m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (3.7MB)
100% |████████████████████████████████| 3.7MB 133kB/s
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.10.2
Préparez les matrices m1 et m2 et trouvez le quotient du produit somme-différence et la matrice inverse de m1. Le programme est le suivant.
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from numpy import linalg as la
m1 = np.matrix('1 2; 3 4')
m2 = np.matrix('5 6; 7 8')
#somme
print("####somme")
print(m1 + m2)
#différence
print("####différence")
print(m1 - m2)
#Produit d'éléments
print("####Produit d'éléments")
print(m1 * m2)
#Marchand entre les éléments
print("####Marchand entre les éléments")
print(m1 / m2)
#Matrice inverse de m1
print("####Matrice inverse de m1")
print(la.inv(m1))
Le résultat de sortie est le suivant. C'est pratique car la matrice inverse peut être calculée facilement.
% python sample.py
####somme
[[ 6 8]
[10 12]]
####différence
[[-4 -4]
[-4 -4]]
####Produit d'éléments
[[19 22]
[43 50]]
####Marchand entre les éléments
[[ 0.2 0.33333333]
[ 0.42857143 0.5 ]]
####Matrice inverse de m1
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
c'est tout!
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