PythonとNumPyで線形代数: np.linalgの使い方

PythonのNumPyライブラリには、線形代数の計算を行うためのモジュールnumpy.linalgが含まれています。この記事では、その使い方について詳しく解説します。

np.linalg.normの使い方

np.linalg.normは、ベクトルの大きさ（ノルム）を計算する関数です。この関数は、ニューラルネットワークの過学習対策でも使われています。

import numpy as np

# ベクトルの定義
X = np.array([1, 2, 3])

# L0ノルム（0以外の値を持つ次元の数）
print(np.linalg.norm(X, ord=0))  # 3.0

# L1ノルム（各次元の値の絶対値の和）
print(np.linalg.norm(X, ord=1))  # 6.0

# L2ノルム（各次元の値を2乗した和の平方根）
print(np.linalg.norm(X, ord=2))  # 3.7416573867739413

連立方程式の解

PythonのNumPyライブラリを用いることで、連立方程式の解を求めることができます。そのためには、numpy.linalg.solve関数を使用します。

import numpy as np

# 連立方程式の係数
A = np.array([[3, 2], [1, 2]])

# 連立方程式の右辺
B = np.array([3, 2])

# 連立方程式の解
X = np.linalg.solve(A, B)

print(X)  # [ 1. -1.]

以上、PythonとNumPyを用いた線形代数の基本的な計算方法について解説しました。これらの機能は、機械学習やデータ分析など、さまざまな場面で役立つでしょう。ぜひ活用してみてください。.