이 기사에서는 Python을 사용하여 행렬 곱셈, 행렬식 찾기, 선형 방정식 풀기 등과 같은 행렬 및 선형 대수 계산을 수행하는 방법을 알아봅니다.
이는 NumPy 라이브러리의 matrix 객체를 사용하여 달성할 수 있습니다. 계산을 수행할 때 행렬은 배열 객체와 상대적으로 유사합니다.
선형 대수학은 광범위한 주제이므로 이 기사의 범위를 벗어납니다.
그러나 행렬과 벡터를 조작해야 한다면 NumPy가 훌륭한 출발점입니다.
사용방법
Numpy를 사용하여 행렬의 전치 찾기
Numpy를 사용하여 행렬의 역행렬을 찾으세요
행렬과 벡터 곱셈
행렬의 행렬식을 얻으려면 numpy.linalg 하위 패키지를 사용하세요
numpy.linalg를 사용하여 고유값 찾기
numpy.linalg를 사용하여 방정식 풀기
방법 1: Numpy를 사용하여 행렬의 전치 구하기
numpy.matrix.T 속성 - 주어진 행렬의 전치를 반환합니다.
Example
의 중국어 번역은 다음과 같습니다:Example
다음 프로그램은 numpy.matrix.T 속성을 사용하여 행렬의 전치를 반환합니다 −
으아악출력
실행되면 위 프로그램은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
으아악방법 2: Numpy를 사용하여 역행렬 찾기
numpy.matrix.I Property - 주어진 행렬의 역행렬을 반환합니다.
Example
의 중국어 번역은 다음과 같습니다:Example
다음 프로그램은 numpy.matrix.I 속성을 사용하여 역행렬을 반환합니다. −
으아악출력
실행되면 위 프로그램은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
으아악방법 3: 행렬과 벡터 곱하기
Example
의 중국어 번역은 다음과 같습니다:Example
다음 프로그램은 * 연산자를 사용하여 입력 행렬과 벡터의 곱을 반환합니다. -
으아악출력
실행되면 위 프로그램은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
으아악방법 4: numpy.linalg 하위 패키지를 사용하여 행렬의 행렬식을 얻습니다
numpy.linalg.det() 함수 − 정사각 행렬의 행렬식을 계산합니다.
Example
의 중국어 번역은 다음과 같습니다:Example
다음 프로그램은 numpy.linalg.det() 함수를 사용하여 행렬식을 반환합니다. −
으아악출력
실행되면 위 프로그램은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
으아악numpy.linalg를 사용하여 고유값을 찾는 다섯 번째 방법
numpy.linalg.eigvals() 함수 − 지정된 정사각형 행렬/행렬의 고유값과 우고유벡터를 계산합니다.
Example
의 중국어 번역은 다음과 같습니다:Example
다음 프로그램은 numpy.linalg.eigvals() 함수를 사용하여 입력 행렬의 고유값을 반환합니다 −
으아악출력
실행되면 위 프로그램은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
으아악방법 6: numpy.linalg를 사용하여 방정식 풀기
A*X = B에 대한 X 값을 찾는 것과 유사한 문제를 해결할 수 있습니다.
A는 행렬이고 B는 벡터입니다.
Example
의 중국어 번역은 다음과 같습니다:Example
다음은solv() 함수를 사용하여 x 값을 반환하는 프로그램입니다-
으아악출력
실행되면 위 프로그램은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
으아악결론
이 기사에서는 Python에서 NumPy 모듈을 사용하여 행렬 및 선형 대수 연산을 수행하는 방법을 배웠습니다. 우리는 행렬의 전치, 역행렬, 행렬식을 계산하는 방법을 배웠습니다. 또한 방정식을 풀고 고유값을 결정하는 등 선형 대수학에서 일부 계산을 수행하는 방법도 배웠습니다.
위 내용은 Python의 행렬 및 선형 대수 계산의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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