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授業-2018年度-ソフトウェア工学-第13回

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(公開)





今回の内容


実習編

概念編

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多次元配列(ndarray: n-dimensional array)

  • 多次元配列(ndarray: n-dimensional array)
    • この授業では,リストを配列の代用に使っていましたが,正確には両者は異なります.
    • 配列は,同じ型のデータだけで構成され,添え字でのアクセスが高速です..

import numpy as np

x = np.array( [1,3])
y = np.array( [2,4])
print( np.dot(x,y) )

from numpy import array

x = array( [1,3])
y = array( [2,4])
print( np.dot(x,y) )

from numpy import array,dot

x = array( [1,3])
y = array( [2,4])
print( dot(x,y) )

from numpy import *

x = array( [1,3])
y = array( [2,4])
print( dot(x,y) )

多次元配列
arr = np.asarray([[1,2,3], [4,5,6]])

NumPyによるベクトル計算や行列計算

*  これまでやってきた,以下の,ベクトル計算,行列計算は,NumPyで実装されています.

  • もっとも,授業では,アルゴリズムや計算手順を,Pythonで実装できるようになることが目標なので,
  • NumPyをつかってしまっては勉強になりませんが,知っていることは悪いことではありません.

内積,行列積

転置行列

距離
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SoftEng: 2018/13 (last edited 2018-09-25 15:42:33 by TadashiIijima)