Numpy tutorial
Sources are available from github. All code and material is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0. Tutorial can be read at http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy/numpy.html See also: Matplotlib tutorial 100 Numpy exercices Introduction NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: → a powerful N-dimensional
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このページでは、NumPy を用いて線形代数 (Linear Algebra) の計算を解く方法について解説します。 ベクトルのドット積 (点乗積) ドット積 (a・b) は、np.dot(a, b) で計算できます。 ドット積は、1 次元配列ではベクトルの内積、2 次元配列では行列の積と同じ結果になります。 サンプルコード import numpy as np # 整数同士のドット積（通常の掛け算と同じになります） # 3・4 np.dot(3, 4) # 行列同士のドット積 # (2, 3)・(2, 3) np.dot([2, 3], [2, 3]) # 複素数を扱うこともできます # (2j, 3j)・(2j, 3j) np.dot([2j, 3j], [2j, 3j]) # 2 次元行列同士のドット積を計算できます。 a = [[1, 0], [0, 1]] b = [[4, 1]
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