Python에서 행렬 처리

Python에서는 다양한 행렬 작업과 연산을 해결할 수 있습니다. Numpy 모듈은 행렬 연산에 다양한 메서드를 제공합니다.

add() -두 행렬의 요소를 더합니다

뺄셈() -두 행렬의 요소를 뺍니다

split() -두 행렬의 요소를 나눕니다

곱셈() -두 행렬의 요소를 곱합니다

dot() -요소 지능적인 곱셈 대신 행렬 곱셈을 수행합니다

sqrt() -행렬 각 요소의 제곱근입니다

sum(x,axis) -행렬에 추가된 모든 요소를 더합니다. 두 번째 파라미터는 선택 사항입니다. axis가 0인 경우 열 총합을 계산하고, axis가1행렬의 행 총합을 계산할 때 사용됩니다

“ T” -지정된 행렬의 전치를 수행합니다

예제 코드

import numpy
# 두 행렬이 값으로 초기화됩니다
x = numpy.array([1,　2], [4,　5]])
y = numpy.array([7,　8], [9,　10]])
# add()는 행렬을 더하는 데 사용됩니다
print("두 행렬의 덧셈: ")
print(numpy.add(x,y))
# subtract()는 행렬을 뺄셈하는 데 사용됩니다
print("두 행렬의 뺄셈: ")
print(numpy.subtract(x,y))
# divide()는 행렬을 나누는 데 사용됩니다
print("행렬 분할: ")
print(numpy.divide(x,y))
print("두 행렬의 곱셈: ")
print(numpy.multiply(x,y))
print("두 행렬의 곱: ")
print(numpy.dot(x,y))
print("제곱근은: ")
print(numpy.sqrt(x))
print("요소의 합계: ")
print(numpy.sum(y))
print("행렬의 열 방향 합계     : ")
print(numpy.sum(y,axis=0))
print("행렬의 행 방향 합계: ")
print(numpy.sum(y,axis=1))
# "T"를 사용하여 행렬 변환
print("행렬 변환: ")
print(x.T)

출력 결과

두 행렬의 합:　
[[　8　10]
　[13　15]]
두 행렬의 차:
[[-6　-6]
　[-5　-5]]
행렬 분할:
[[0.14285714　0.25　　　　　　]
　[0.44444444　0.5　　　　　　　]]
두 행렬의 곱셈:　
[[　7　16]
　[36　50]]
두 행렬의 곱:
[[25　28]
　[73　82]]
제곱근은:
[[1.　　　　　　　　　1.41421356]
　[2.　　　　　　　　　2.23606798]]
요소의 합계:
34
행렬의 열 방향 합계     :
[16　18]
행렬의 행 방향 합계:　
[15　19]
행렬 변환:
[[1　4]
[2　5]]