Pythonでは、行列を扱うためのライブラリとしてnumpyが広く利用されています。この記事では、Pythonで行列を扱う基本的な方法を紹介します。
Pythonでの行列の作成方法
Pythonで行列を扱う方法は大まかに分けて2つあります。
- リストの要素としてリストを使用する
numpyを使用する
それぞれの方法について詳しく見ていきましょう。
リストで行列を作成する
Pythonのリストを使って行列を表現できます。以下は、リストの中にリストを入れる形で、2次元のデータ構造を作る例です。
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(matrix)
numpyで行列を作成する
numpyを使用すると、より効率的に行列を扱えます。array()関数やmatrix()関数で、行列の作成が可能です。
import numpy as np
# Using array()
matrix_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Using matrix()
matrix_mat = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(matrix_array)
print(matrix_mat)
行列の取得と代入: 要素操作の基礎
行列の要素にアクセスしたり、値を変更する基本的な方法を学びます。
行列の要素の取得方法
行列の要素にアクセスするには、インデックスを使用します。
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Get element from second row, third column
element = matrix[1, 2]
print(element) # Output: 6
行列の要素の変更・代入
要素の値を変更する場合も、インデックスを使用します。
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Change element at second row, third column to 10
matrix[1, 2] = 10
print(matrix)
以上がPythonで行列を扱う基本的な方法です。これらの基本を理解すれば、より複雑な行列操作や計算も可能になります。Pythonで行列を扱う際の参考にしてください。.