[Python] numpy module - matrix operation

import numpy as np

 

multiplication

For Vector

np.dot( ndarray_a, ndarray_b ) , np.inner( ndarray_a, ndarray_b )

 - inner product

np.outer( ndarray_a, ndarray_b )

 - outer product

np.cross( ndarray_a, ndarray_b ) 

For Matrix

np.dot( ndarray_a, ndarray_b ), np.matmult( ndarray_a, ndarray_b), ndarray_a @ ndarray_b

 - matrix multiplication

np.inner( ndarray_a, ndarray_b )

 - inner product

 

numpy module안에 matrix data type도 있어서 ndarray처럼 사용 가능

대신 matrix data type에서는 * 이 dot( ) 과 동일한 기능 수행

 

from numpy.linalg import inv

 

ainv = inv( ndarray_a ) or np.linalg.inv( ndarray_a )

np.linalg.det( ndarray_a )

3D matrix에서는 2D matrix 별로 determinant / inverse를 구해서 return함

np.linalg.eig( ndarray_a )

- eigenvalue / eigenvector 동시 return

spectral decomposition

SVD

np.allclose( ndarray_a, ndarray_b )

 - Returns True if two arrays are element-wise equal within a tolerance