NumPy - 선형대수 연산

행렬 내적과 전치 행렬을 구하는 방법이다.

A = np.array([[1, 2, 3],	# 예시용 행렬 생성
              [4, 5, 6]])

B = np.array([[7, 8],
              [9, 10],
              [11, 12]])

행렬 내적

내적이란 2개의 벡터가 서로 얼마나 닮았는지, 얼마나 유사한 방향을 지녔는지를 의미한다. 이 공부가 필요하므로 이후 수정할 예정이다. 자세한 내용이 설명되어있는 링크를 첨부한다.

angeloyeo.github.io/2019/08/20/correlation_and_inner_product.html

상관계수는 벡터의 내적이다. - 공돌이의 수학정리노트

dot_product = np.dot(A, B)
print('행렬 내적 결과:\n', dot_product)
print((dot_product).shape)

행렬 내적 결과:
[[ 58 64]
[139 154]]
(2, 2)

뜬금없는 궁금증 때문에 A와 B의 위치를 바꿔보았다.

dot_product도 바뀌어서 출력된다. 입력 시 유의해야 할 것 같다. 

dot_product = np.dot(B, A)
print('행렬 내적 결과:\n', dot_product)
print((dot_product).shape)

행렬 내적 결과:
[[ 39 54 69]
[ 49 68 87]
[ 59 82 105]]
(3, 3)

전치 행렬

전치 행렬은 행렬의 Row와 Column을 전환하는 것이다.

A = np.array([[1, 2],      
              [3, 4]])

transpose_mat = np.transpose(A)
print('A의 전치 행렬:\n', transpose_mat)

A의 전치 행렬:
[[1 3]
[2 4]]

 

 

※ 이지북스의 파이썬 머신러닝 완벽 가이드를 바탕으로 한 학습 기록입니다 ※