Python의 선형 대수학에서 정사각형 행렬을 n의 거듭제곱으로 올리기

선형 대수학에서 정사각형 행렬을 거듭제곱 n으로 올리려면 numpy.linalg.matrix_power() inPython을 사용하십시오. 양의 정수 n에 대해 거듭제곱은 행렬 제곱과 행렬 곱셈을 반복하여 계산됩니다. n ==0이면 M과 같은 모양의 단위 행렬이 반환됩니다. n <0이면 역함수를 계산한 다음 abs(n)으로 올립니다.

반환 값은 M과 같은 모양 및 유형입니다. 지수가 양수이거나 0이면 요소의 유형은 M의 유형과 동일합니다. 지수가 음수이면 요소는 부동 소수점입니다. 첫 번째 매개변수인 a는 "전원이 공급되는" 행렬입니다. 두 번째 매개변수인 n은 정수 또는 긴 정수, 양수, 음수 또는 0이 될 수 있는 지수입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_power

허수 단위에 해당하는 행렬인 2D 배열 생성 -

arr = np.array([[0, 1], [-1, 0]])

배열 표시 -

print("Our Array...\n",arr)

치수 확인 -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

데이터 유형 가져오기 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

모양 가져오기 -

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

선형 대수학에서 정방 행렬을 거듭제곱하려면 Python에서 numpy.linalg.matrix_power()를 사용하십시오. 양의 정수 n의 경우 거듭제곱 행렬 제곱과 행렬 곱셈을 통해 거듭제곱을 계산합니다. n ==0이면 M과 같은 모양의 단위 행렬이 반환됩니다. n <0이면 역함수를 계산한 다음 abs(n) -

print("\nResult...\n",matrix_power(arr, 0))

예시

import numpy as np
from numpy.linalg import matrix_power

# Create a 2D array, matrix equivalent of the imaginary unit
arr = np.array([[0, 1], [-1, 0]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To raise a square matrix to the power n in Linear Algebra, use the numpy.linalg.matrix_power() in Python
print("\nResult...\n",matrix_power(arr, 0))

출력

Our Array...
[[ 0 1]
[-1 0]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(2, 2)

Result...
[[1 0]
[0 1]]