SciPyの使い方: 行列演算
PythonのモジュールであるSciPyを使った行列演算を示す。scipy.linalgではBLASやLAPACKを利用しているので、高速な演算が可能になっている。 >>> from scipy import * >>> a = [[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]] # リスト >>> A = mat(a) # リスト→行列 >>> A.tolist() # 行列→リスト [[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]] >>> A # 行列 matrix([[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]]) >>> A.I # 逆行列 matrix([[-1.48, 0.36, 0.88], [ 0.56, 0.08, -0.36], [ 0.16, -0.12, 0.04]]) >>> A.H # エルミート行列 matr
python での線形代数
python での行列・ベクトル数値計算 python で行列ベクトル演算が可能です。でも、実際に行列ベクトル計算をしようとしたとき戸惑わされました。python での行列ベクトル演算について手頃な解説がありませんでした。コード例も殆どなく、試行錯誤で使う必要がありました。回り道をしました。特に Matrix と array の使い分けに戸惑いました。結論は「慣れるまでは Matrix を使わずに array の範囲だけで使っとけ。」です。慣れた後でも Matrix を使うメリットは限られます。array だけで済ましたほうが余分なことを考えずに済みます。 このような遠回りをすることなく python での数値計算を手っ取り早く始められるようにように、この Web page を書きました。C 言語や数値計算についての素養はあるが python は使い始めの方、早急に行列 ベクトル演算を行う
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