Dieses Mal möchte ich die Prozession kurz zusammenfassen.
Wie der Name schon sagt, besteht es aus "Zeilen" und "Spalten". Ein konkretes Beispiel ist wie folgt.
[5, 13]
[4, 6]
[20, 7]
In diesem Fall ist die "Zeile" [5,13]. Die Spalte bezieht sich auf [5, 4, 20].
Die Einstellung der beiden Matrizen kann zwischen den Elementen eingestellt werden. Spezifisches Beispiel) In Python können Sie eine Matrix mit der Matix-Funktion numpy definieren.
>>> A = np.matrix([[5, 13], [4, 6], [20, 7]])
>>> B = np.matrix([[8, 15], [9, 10], [20, 8]])
>>> print(A)
[[ 5 13]
[ 4 6]
[20 7]]
>>> print(B)
[[ 8 15]
[ 9 10]
[20 8]]
>>> C = A + B
>>> print(C)
[[13 28]
[13 16]
[40 15]]
Das Multiplizieren einer Matrix ist etwas komplizierter als das Addieren oder Subtrahieren. Wenn Sie einfach eine reelle Zahl multiplizieren möchten, können Sie jedes Element multiplizieren.
>>> print(A)
[[ 5 13]
[ 4 6]
[20 7]]
>>> print(A * 2)
[[10 26]
[ 8 12]
[40 14]]
>>>
Wenn es sich jedoch um eine Matrix handelt, die wie unten gezeigt mit einer Matrix multipliziert wird, kann es sich nicht einfach um Elemente handeln.
>>> print(A)
[[ 5 13]
[ 4 6]
[20 7]]
>>> print(D)
[[1 2]
[3 4]]
>>> print(A * D)
[[44 62]
[22 32]
[41 68]]
>>>
Mal sehen, was wir oben machen.
Schauen Sie sich zunächst [5, 13] an, die erste Zeile der Matrix A. Dort wird die erste Spalte der Matrix D [1, 3] für jedes Element multipliziert und die Summe addiert. Machen Sie dasselbe für die zweite und dritte Zeile der Matrix A2 und die zweite Spalte der Matrix D. Speziell,
[5 * 1 + 13 * 3] = 44
[4 * 1 + 6 * 3] = 22
[20 * 1 + 7 * 3] = 41
[5 * 2 + 13 * 4] = 62
[4 * 2 + 6 * 4] = 32
[20 * 2 + 7 * 4] = 68
[44 62]
[22 32]
[41 68]
Zusätzlich hat die Matrixmultiplikation die Eigenschaft, dass sich der Wert ändert, wenn die Reihenfolge der Multiplikationsseite und der Multiplikationsseite geändert wird.
Recommended Posts