반응형 Python/numpy49 파이썬 numpy.linalg.eig 함수 활용하기 Numpy Linalg Eig 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.eig` 함수는 주어진 정사각 행렬의 고윳값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 계산하는 함수입니다. 고윳값과 고유벡터는 선형 변환에서 특정 방향으로 변하지 않는 벡터와 그에 대응하는 스케일링 요인을 나타내며, 선형 변환의 특성을 설명하는 데 중요합니다. 이 함수는 주어진 행렬의 고윳값과 고유벡터를 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.eig` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 정사각 행렬의 고윳값과 고유벡터 계산 matrix = np.array([[1, 2], [2, 1]]) eigenvalues, eigenvectors = np.lin.. 2024. 6. 14. 파이썬 numpy.linalg.inv 함수 활용하기 Numpy Linalg Inv 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.inv` 함수는 주어진 정사각 행렬의 역행렬(inverse matrix)을 계산하는 함수입니다. 역행렬은 원래 행렬과 곱했을 때 단위행렬이 되는 행렬을 말하며, 행렬의 해석적 역을 나타냅니다. 이 함수는 주어진 행렬의 역행렬을 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.inv` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 정사각 행렬의 역행렬 계산 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix) print(inverse_matrix) 위 예시 코드에서 `np.linalg.inv(matrix).. 2024. 6. 13. 파이썬 numpy.linalg.det 함수 활용하기 Numpy Linalg Det 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.det` 함수는 주어진 정사각 행렬의 determinant(행렬식)을 계산하는 함수입니다. 행렬식은 선형 변환의 스케일링 요인을 나타내며, 행렬이 역행렬을 가지는지 여부를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 함수는 주어진 행렬의 determinant를 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.det` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 정사각 행렬의 determinant 계산 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) determinant = np.linalg.det(matrix) print(determinant) 위 예시 코드에서 `np... 2024. 6. 12. 파이썬 numpy.linalg.norm 함수 활용하기 Numpy Linalg Norm 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.norm` 함수는 벡터 또는 행렬의 놈(norm)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열의 크기를 측정하는 유클리드 놈(Euclidean norm)을 계산하며, 벡터의 경우에는 크기를 반환하고, 행렬의 경우에는 특정 norm 유형을 지정하여 계산합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.norm` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 벡터의 놈 계산 vector = np.array([1, 2, 3]) norm_vector = np.linalg.norm(vector) print(norm_vector) 위 예시 코드에서 `np.linalg.norm(vector)`는 `[1, .. 2024. 6. 11. 파이썬 numpy.outer 함수 활용하기 Numpy Outer 함수 소개: Numpy의 `numpy.outer` 함수는 두 배열의 외적(outer product)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 첫 번째 배열의 요소와 두 번째 배열의 요소 간의 모든 가능한 조합에 대한 곱셈을 수행하여 결과를 반환합니다. 외적은 두 벡터의 행렬 곱셈과 유사하지만, 결과는 행렬이 아닌 외적 행렬(outer product matrix) 형태로 반환됩니다. 기본 사용법: `numpy.outer` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 두 벡터의 외적 계산 vector_a = np.array([1, 2, 3]) vector_b = np.array([4, 5, 6]) outer_product = np.outer(vector_a, v.. 2024. 6. 10. 파이썬 numpy.inner 함수 활용하기 Numpy Inner 함수 소개: Numpy의 `numpy.inner` 함수는 두 배열의 내적(inner product)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 두 배열의 요소별 곱셈 후 결과를 합산하여 스칼라값으로 반환합니다. 주로 벡터나 행렬 간의 내적을 계산하는데 사용됩니다. 기본 사용법: `numpy.inner` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 두 벡터의 내적 계산 vector_a = np.array([1, 2, 3]) vector_b = np.array([4, 5, 6]) inner_product = np.inner(vector_a, vector_b) print(inner_product) 위 예시 코드에서 `np.inner(vector_a, vector_b.. 2024. 6. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음 반응형