Python 42_numpy의 행렬 관련 함수

import numpy as np

# numpy.ndarray 타입의 객체를 생성

     A = np.array([

     [1, 2, 3],

     [4, 5, 6]

     ])

     B = np.array([

     [1, 2],

     [3, 4],

     [5, 6]

     ])

     print(A)

     print(B)

     print(A.shape) # 2x3 행렬

     print(B.shape) # 3x2 행렬

(2, 3)

(3, 2)

     nrows, ncols = B.shape

     print(nrows, 'x', ncols)

3 x 2

     # slicing: 특정 행, 특정 열의 원소들을 추출하는 방법

     # list[row][column], ndarray[row, column]

     print(A[0, 0])

     print(B[1, 1])

1

4

     print(A[0:2, 0:3])

     print(A[0, :]) # index 0번 row의 원소들로 이루어진 array

     print(A[:, 0]) # index 0번 column의 원소들로 이루어진 array

     print(B[1, 0:2])

     print(B[:, 0:2])

[[1 2 3]

[4 5 6]]

[1 2 3] # index 0번 row의 원소들로 이루어진 array

[1, 4] # index 0번 column의 원소들로 이루어진 array

[3 4]

[[1 2]

[3 4]

[5 6]]

     # 항등 행렬(Identity Matrix)

     identity_matrix = np.identity(3, dtype=int)

     print(identity_matrix)

[[1. 0. 0.]

[0. 1. 0.]

[0. 0. 1.]]

     # 전치 행렬(Transpose Matrix)

     print(A.transpose())

     

[[1 4]

[2 5]

[3 6]]

     

     # 행렬 곱셈 : dot함수

     print(A.dot(B))

     print(B.dot(A))

[[22 28]

[49 64]]

[[ 9 12 15]

[19 26 33]

[29 40 51]]