Python의 행렬 조작

파이썬에서는 다양한 행렬 조작과 연산을 해결할 수 있습니다. Numpy 모듈은 행렬 연산을 위한 다양한 방법을 제공합니다.

추가() - 두 행렬의 요소를 추가합니다.

빼기() - 두 행렬의 요소를 뺍니다.

나누기() - 두 행렬의 요소를 나눕니다.

곱하기() - 두 행렬의 요소를 곱합니다.

점() − 행렬 곱셈을 수행하며 요소별 곱셈을 수행하지 않습니다.

제곱() - 행렬의 각 요소의 제곱근.

합(x,축) - 행렬의 모든 요소에 더합니다. 두 번째 인수는 선택 사항이며 축이 0이면 열 합을 계산하고 축이 1이면 행 합을 계산할 때 사용합니다.

“T” − 지정된 행렬의 전치를 수행합니다.

예시 코드

import numpy
# Two matrices are initialized by value
x = numpy.array([[1, 2], [4, 5]])
y = numpy.array([[7, 8], [9, 10]])
#  add()is used to add matrices
print ("Addition of two matrices: ")
print (numpy.add(x,y))
# subtract()is used to subtract matrices
print ("Subtraction of two matrices : ")
print (numpy.subtract(x,y))
# divide()is used to divide matrices
print ("Matrix Division : ")
print (numpy.divide(x,y))
print ("Multiplication of two matrices: ")
print (numpy.multiply(x,y))
print ("The product of two matrices : ")
print (numpy.dot(x,y))
print ("square root is : ")
print (numpy.sqrt(x))
print ("The summation of elements : ")
print (numpy.sum(y))
print ("The column wise summation  : ")
print (numpy.sum(y,axis=0))
print ("The row wise summation: ")
print (numpy.sum(y,axis=1))
# using "T" to transpose the matrix
print ("Matrix transposition : ")
print (x.T)

출력

Addition of two matrices: 
[[ 8 10]
 [13 15]]
Subtraction of two matrices :
[[-6 -6]
 [-5 -5]]
Matrix Division :
[[0.14285714 0.25      ]
 [0.44444444 0.5       ]]
Multiplication of two matrices: 
[[ 7 16]
 [36 50]]
The product of two matrices :
[[25 28]
 [73 82]]
square root is :
[[1.         1.41421356]
 [2.         2.23606798]]
The summation of elements :
34
The column wise summation  :
[16 18]
The row wise summation: 
[15 19]
Matrix transposition :
[[1 4]
[2 5]]