簡単に試せるNumpyでの線形計算コード➀(初級編)

Numpyとは？

数値計算を行うための関数を提供するパッケージです。機械学習やディープラーニングの処理にはベクトル(配列)や行列の計算が頻繁に必要になります。

実際に計算をやってみる

・Numpyのインポート

Numpyで計算を行うにあたり、まずNumpyライブラリをインポートします。
(※Numpyがインストール済みと仮定し、筆者はJupyterNotebookで実装しています)

import numpy as np

・まず1(行)×3(列)の行列を出力してみる

入力

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
print('a =', a)
print('b =', b)

出力

a = [1 2 3]
b = [4 5 6]

・足し算してみると

入力

c = a + b
print('c =',c)

出力

c = [5 7 9]

となり、aとbが足し算されていることが確認できます。

・3(行)×3(列)の行列を足し算する

入力

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
y = np.array([[7,8,9],[1,2,3],[4,5,6]])
z = x + y

print('x =', x)
print('y =', y)
print('z =', z)

出力

x = [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
y = [[7 8 9]
 [1 2 3]
 [4 5 6]]
z = [[ 8 10 12]
 [ 5  7  9]
 [11 13 15]]

下記のような行列が出力されていることを確認しました。

$$
x =
\begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 \\
4 & 5 & 6 \
7 & 8 & 9
\end{pmatrix}
y =
\begin{pmatrix}
7 & 8 & 9 \\
1 & 2 & 3 \
4 & 5 & 6
\end{pmatrix}
z=
\begin{pmatrix}
8 & 10 & 12 \\
5 & 7 & 9 \
11 & 13 & 15
\end{pmatrix}
$$