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)`는 두 벡터 `[1, 2, 3]`와 `[4, 5, 6]` 사이의 내적을 계산합니다.

예시 코드:

• 행렬의 내적:

# 두 행렬의 내적 계산
matrix_a = np.array([[1, 2],
                     [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6],
                     [7, 8]])
inner_matrix_product = np.inner(matrix_a, matrix_b)
print(inner_matrix_product)

• 다차원 배열의 내적:

# 다차원 배열의 내적 계산
array_a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
array_b = np.array([[[1, 0], [0, 1]], [[-1, 0], [0, -1]]])
inner_multi_product = np.inner(array_a, array_b)
print(inner_multi_product)

결론:

`numpy.inner` 함수는 두 배열의 내적을 계산하여 스칼라값으로 반환하는 유용한 함수입니다. 주로 벡터나 행렬 간의 내적을 계산하는데 사용되며, 다양한 수학적 및 공학적 작업에서 활용될 수 있습니다. 예시 코드를 통해 `numpy.inner` 함수의 활용법을 익혀보세요.