파이썬 numpy.matmul 함수 활용하기

Numpy Matmul 함수 소개:

Numpy의 `numpy.matmul` 함수는 두 배열의 행렬 곱셈(matrix multiplication)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 `numpy.dot`과 유사하지만, 다차원 배열의 행렬 곱셈을 보다 명확하게 지원하며, 행렬과 벡터 간의 곱셈도 지원합니다.

기본 사용법:

`numpy.matmul` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 행렬 곱셈 계산
matrix_a = np.array([[1, 2],
                     [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6],
                     [7, 8]])
matmul_result = np.matmul(matrix_a, matrix_b)
print(matmul_result)

위 예시 코드에서 `np.matmul(matrix_a, matrix_b)`는 두 행렬 `matrix_a`와 `matrix_b`의 행렬 곱셈을 계산합니다.

예시 코드:

• 행렬과 벡터 간의 곱셈:

# 행렬과 벡터 간의 곱셈 계산
matrix = np.array([[1, 2],
                   [3, 4]])
vector = np.array([5, 6])
matmul_vector_result = np.matmul(matrix, vector)
print(matmul_vector_result)

• 다차원 배열의 행렬 곱셈:

# 다차원 배열의 행렬 곱셈 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]]])
matmul_multi_result = np.matmul(array_a, array_b)
print(matmul_multi_result)

결론:

`numpy.matmul` 함수는 행렬 곱셈을 효과적으로 계산하여 다양한 수학적 작업에 활용되는 강력한 도구입니다. 행렬과 벡터 간의 곱셈부터 다차원 배열의 행렬 곱셈까지 다양한 연산을 지원하며, 선형 대수학뿐만 아니라 데이터 분석과 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예시 코드를 통해 `numpy.matmul` 함수의 활용법을 익혀보세요.