PythonのNumpy Linalg Det()メソッド

数値パッケージNumPyを使用してPythonで行列式の値を計算するには、numpy.linalg.det()関数を使用します。しかし、行列の行列式は何ですか:それは2つの対角要素(左対角-右対角)の積の減算から計算されます。

np.linalg.det

Numpy linalg det()は、正方行列の行列式を取得するために使用されます。 たとえば、2×2 [[1、2]、[2、4]]の行列がある場合、答えは(4 * 1)-(2 * 2)= 0になります。np.linalg.det()関数は引数として配列を取り、指定された配列の行列式を返します。

行列式は、線形代数の計器値です。正方行列の対角項目から計算されます。2×2行列の場合、他の2つの積から左上と右下の項目の積を引くだけです。

構文

numpy.linalg.det(array)

np.linalg.det()関数は、パラメーターとして1つの引数、つまり配列名のみを取ります。

 

戻り値

np.linalg.det()関数は、指定された配列の行列式を返します。戻り値はfloatデータ型になります。

プログラミング例

2×2マトリックスでのinlag.det()の動作を示すプログラム:

# Importing numpy
import numpy as np

# This will create a 2D array of shape 2x2 with values 5 to 8
arr = np.arange(5, 9).reshape(2, 2)
print("The array is:\n", arr)
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Now we will print determinant using det() function
print("Determinant of the given array: ", np.linalg.det(arr))

# Verify with the manual caculation
detr = (5*8)-(7*6)
print("Determinant using manual method: ", detr)

出力

The array is:
 [[5 6]
 [7 8]]
Shape of the array is :  (2, 2)
Determinant of the given array:  -2.000000000000005
Determinant using manual method:  -2

説明:

この例では、最初に2×2の形状の配列を1つ作成し、それを印刷しました。次に、numpy.linalg.det()関数を呼び出して、指定された配列の行列式を計算しました。次に、行列式を手動で計算しました。両方の値がほぼ同じであることがわかります。

 

3×3マトリックスでlinalg.det()の動作を示すプログラム:

次のコードを参照してください。

# Importing numpy
import numpy as np

# This will create a 2D array of shape 3x3 with values 1 to 9
arr = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
print("The array is:\n", arr)
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Now we will print determinant using det() function
print("Determinant of the given array: ", np.linalg.det(arr))

# Verify with the manual caculation
detr = 1*(5*9 - 6*8) + 2*(4*9 - 6*7) - 3*(4*8 - 5*7)
print("Determinant using manual method: ", detr)

出力

The array is:
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
Shape of the array is :  (3, 3)
Determinant of the given array:  0.0
Determinant using manual method:  -6

説明

この例では、最初に形状3×3の1つの配列を作成し、それを印刷しました。次に、numpy.linalg.det()関数を呼び出して、指定された配列の行列式を計算しました。次に、行列式を手動で計算しました。両方の値がほぼ同じであることがわかります。

結論

言い換えると、行列[[w、x]、[c、d]]の場合、行列式は「ad-bc」として計算されます。大きい方の正方行列は、2×2行列の組み合わせと見なされます。 numpy.linalg.det() 関数は、入力行列の行列式を計算します。

最後に、Pythonの例のNumpy linalg det()メソッドは終了しました。

リンク: https://appdividend.com/2020/06/03/numpy-linalg-det-method-in-python/

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PythonのNumpy Linalg Det()メソッド

PythonのNumpy Linalg Det()メソッド

数値パッケージNumPyを使用してPythonで行列式の値を計算するには、numpy.linalg.det()関数を使用します。しかし、行列の行列式は何ですか:それは2つの対角要素(左対角-右対角)の積の減算から計算されます。

np.linalg.det

Numpy linalg det()は、正方行列の行列式を取得するために使用されます。 たとえば、2×2 [[1、2]、[2、4]]の行列がある場合、答えは(4 * 1)-(2 * 2)= 0になります。np.linalg.det()関数は引数として配列を取り、指定された配列の行列式を返します。

行列式は、線形代数の計器値です。正方行列の対角項目から計算されます。2×2行列の場合、他の2つの積から左上と右下の項目の積を引くだけです。

構文

numpy.linalg.det(array)

np.linalg.det()関数は、パラメーターとして1つの引数、つまり配列名のみを取ります。

 

戻り値

np.linalg.det()関数は、指定された配列の行列式を返します。戻り値はfloatデータ型になります。

プログラミング例

2×2マトリックスでのinlag.det()の動作を示すプログラム:

# Importing numpy
import numpy as np

# This will create a 2D array of shape 2x2 with values 5 to 8
arr = np.arange(5, 9).reshape(2, 2)
print("The array is:\n", arr)
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Now we will print determinant using det() function
print("Determinant of the given array: ", np.linalg.det(arr))

# Verify with the manual caculation
detr = (5*8)-(7*6)
print("Determinant using manual method: ", detr)

出力

The array is:
 [[5 6]
 [7 8]]
Shape of the array is :  (2, 2)
Determinant of the given array:  -2.000000000000005
Determinant using manual method:  -2

説明:

この例では、最初に2×2の形状の配列を1つ作成し、それを印刷しました。次に、numpy.linalg.det()関数を呼び出して、指定された配列の行列式を計算しました。次に、行列式を手動で計算しました。両方の値がほぼ同じであることがわかります。

 

3×3マトリックスでlinalg.det()の動作を示すプログラム:

次のコードを参照してください。

# Importing numpy
import numpy as np

# This will create a 2D array of shape 3x3 with values 1 to 9
arr = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
print("The array is:\n", arr)
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Now we will print determinant using det() function
print("Determinant of the given array: ", np.linalg.det(arr))

# Verify with the manual caculation
detr = 1*(5*9 - 6*8) + 2*(4*9 - 6*7) - 3*(4*8 - 5*7)
print("Determinant using manual method: ", detr)

出力

The array is:
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
Shape of the array is :  (3, 3)
Determinant of the given array:  0.0
Determinant using manual method:  -6

説明

この例では、最初に形状3×3の1つの配列を作成し、それを印刷しました。次に、numpy.linalg.det()関数を呼び出して、指定された配列の行列式を計算しました。次に、行列式を手動で計算しました。両方の値がほぼ同じであることがわかります。

結論

言い換えると、行列[[w、x]、[c、d]]の場合、行列式は「ad-bc」として計算されます。大きい方の正方行列は、2×2行列の組み合わせと見なされます。 numpy.linalg.det() 関数は、入力行列の行列式を計算します。

最後に、Pythonの例のNumpy linalg det()メソッドは終了しました。

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#python 

Elton  Bogan

Elton Bogan

1600200960

SciPy Linear Algebra - SciPy Linalg

SciPy is one of the fundamental packages for scientific computations. It provides the user with mathematical algorithms and convenient built-in functions. It is handy in the field of data science. There are modules in SciPy for working with data science, maths, statistics, and also machine learning. We use scipy.linalg modules for working with machine learning concepts. Let us learn more about SciPy Linear Algebra.

#numpy tutorials #scipy linalg #scipy linear algebra #numpy

宇野  和也

宇野 和也

1636120800

PythonのNumpy Linalg Tensorsolve()関数

Numpy linalg tensorsolve()関数は、xのax = bの方程式を計算するために使用されます。行われているように、すべてのxインデックスが積とaの正しいインデックスの上に要約されていると想定されます。たとえば、tensordot(a、x、axes = b.ndim)。

構文

numpy.linalg.tensorsolve(A, B, axes=None )

パラメーター

  1. A:係数テンソル、条件b。status + Q. Q、タプルは、正しいインデックスの数が正しいサブテンソルの形状に等しく、同じである必要があります(pr)(Q)== prod(b).shape)( 「正方形」と呼ばれます)。
  2. B:右側のテンソル。任意の形状にすることができます。 

戻り値

linalg tensorsolve()関数は、Qと同じ形状のndarrayを返します。 

Aが特異であるか正方行列でない場合、linalg tensorsolve()関数はLinAlgErrorをスローします。

プログラミング例

tensorsolve()の動作を示すプログラム:

# Program to show working of solve()
import numpy as np

# creating the array "a"
A = np.array([[3, 4, 5], [1, 2, 3], [2, 4, 5]])
B = np.array([9, 8, 7])
print("Array A is: \n", A)
print("Array B is : \n", B)

# Calculating the equation
ans = np.linalg.tensorsolve(A, B)

# Printing the answer
print("Answer of the equation is  :\n", ans)

# Checking if the answer if correct
print(np.allclose(np.dot(A, ans), B))

出力

Array A is:
 [[3 4 5]
 [1 2 3]
 [2 4 5]]
Array B is :
 [9 8 7]
Answer of the equation is  :
 [  2.  -10.5   9. ]
True

説明

この例では、特異ではない3×3の正方行列を作成し、それを印刷しました。次に、サイズ3の配列を作成し、それも印刷しました。

次に、numpy.linalg.tensorsolve()呼び出して、方程式Ax = Bを計算しましたBの逆形状の出力があることがわかります。
 

また、ついに、返された答えがTrueであるかどうかを確認しました。

 

numpy linalg tensorsolve()関数については以上です。

リンク: https://appdividend.com/2020/11/09/numpy-linalg-tensorsolve-function-in-python/

#python 

宇野  和也

宇野 和也

1636142820

PythonのNumpy Linalg Slogdet()関数

Numpy linalg slogdet()関数は、配列の行列式の符号と(自然)対数を計算するために使用されます。ここで問題となるのは、このslogdet()がいつ必要になるかということです。

ほとんどのリストのインデックスが少なすぎるか少なすぎる場合、det()の呼び出しがオーバーフローまたはアンダーフローする可能性があります。このプロセス(slogdet())は、ショートカット自体ではなくショートカットの対数を含むため、このような問題よりもはるかに堅牢です。

構文

numpy.linalg.slogdet(array)

パラメーター

slogdet()関数は単一のパラメーターを取ります。

  1. 配列:これは2D配列であり、正方形である必要があります。 

戻り値

slogdet()関数は2つの値を返します。

 

サイン: 

行列式の符号を表す数値。実数行列の場合、これは1、0、または-1です。複素行列の場合、これは絶対値が1の複素数(つまり、単位円上にある)、または0の複素数です。

logdet:

これは、行列式の絶対値の自然対数です。

 

行列式がゼロの場合、 `sign`は0になり、` logdet`

-Inf。すべての場合において、行列式は「sign * np.exp(logdet)」と同じです。

プログラミング例

1つの2D配列の行列式を計算するプログラム

# Program to calculate determinant of one 2D array
import numpy as np

# creating a 2D array
arr = np.array([[3, 4, 5], [7, 8, 6], [10, 11, 2]])

# printing the array
print(arr)

# calculating the slogdet
(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)

# Printing those values
print("Sign is : ", sign)
print("Logdet is :", logdet)

出力

[[ 3  4  5]
 [ 7  8  6]
 [10 11  2]]
Sign is :  1.0
Logdet is : 2.944438979166441

説明

このプログラムでは、サイズ3×3の正方行列を作成し、それを印刷しました。
 

次に、slogdet()を呼び出して、配列の符号とlogdetを取得しました。
 

サイン1を取得したことがわかります。

行列のスタックの対数行列式を計算するプログラム。

次のコードを参照してください。

# Computing log-determinants for a stack of matrices
import numpy as np

# creating the stack matrices
arr = np.array([[[2, 1], [3, 4]], [[3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10]]])
# printing the values
print("The array is:\n", arr)
print("Shape of the array is: ", arr.shape)

# Calculating the slogdet
(sign, logdet) = np.linalg.slogdet(arr)

# Printing those values
print("Sign is : ", sign)
print("Logdet is :", logdet)

出力

The array is:
 [[[ 2  1]
  [ 3  4]]

 [[ 3  4]
  [ 5  6]]

 [[ 7  8]
  [ 9 10]]]
Shape of the array is:  (3, 2, 2)
Sign is :  [ 1. -1. -1.]
Logdet is : [1.60943791 0.69314718 0.69314718]

説明

このプログラムでは、サイズ3×2の正方行列を作成し、それを印刷しました。

次に、slogdet()関数を呼び出して、配列の符号とlogdetを取得しました。

記号[1.-1。-1]。

リンク: https://appdividend.com/2020/11/09/numpy-linalg-slogdet-function-in-python-with-example/

#python 

山本  洋介

山本 洋介

1638691200

PythonのNumpy Isfinite()関数

isfinite()関数はnumpyで定義され、import numpy asnpとしてインポートされます。私たちは、 多次元配列を作成し、numpyのの助けを借りて、他の数学的な統計情報を引き出すことができます。

Numpy infinite()関数は、要素が有限であるかどうかをテストするために使用されます。配列を渡して、配列に存在する要素が有限クラスに属しているかどうかを確認することもできます。有限でない場合、メソッドはFalseを返します。それ以外の場合はTrueを返します。ブール値を返します。

Numpy isfinite()

np.isfinite()関数は、有限かどうか(無限大ではないか、数値ではないか)を要素ごとにテストし、結果をブール配列として返します。

構文

numpy.isfinite(array or the scalar value, out(output array))

パラメーター

isfinite()関数は2つのパラメーターを取り、そのうち1つのパラメーターはオプションで、もう1つは必須です。

 

最初のパラメーターは、入力配列またはそれが有限であるかどうかを確認する入力です。

2つ目は、オプションのn次元配列です。結果とともに配置されるのは出力配列です。

 

戻り値

np.isfinite()関数はブール配列を返します。これは、配列を渡すと結果になり、スカラー値を渡すとブール値TrueまたはFalseになります。

Pythonのisfinite()メソッドのサンプルプログラム

 Pythonでのisfinite()関数の動作を示すプログラムを作成します。

# app.py

import numpy as np

# Scalar Values
print("Is finite: - : ", np.isfinite(933), "\n")
print("Is finite: - : ", np.isfinite(444), "\n")

# checking for infinity value
print("Is finite: - ", np.isfinite(np.inf), "\n")
print("Is finite: - ", np.isfinite(np.NINF), "\n")

出力

python3 app.py
Is finite: - :  True

Is finite: - :  True

Is finite: -  False

Is finite: -  False

この例では、関数isfinite()で2つのスカラー値をバイパスすると、有限値を表すためTrueが得られますが、無限の値が渡されるとFalseが得られます。 

数学モジュールの値に対してisfinite()関数を使用するプログラムを作成します。

次のコードを参照してください。

# app.py

import math as m

# For finite values
print("Is finite:- ", m.isfinite(999))
print("Is finite:- ", m.isfinite(-999))

# For not a number and +ve infinity and -ve infinity values
print("Is finite:- ", m.isfinite(float("nan")))
print("Is finite:- ", m.isfinite(float("inf")))
print("Is finite:- ", m.isfinite(float("-inf")))

出力

python3 app.py
Is finite:-  True
Is finite:-  True
Is finite:-  False
Is finite:-  False
Is finite:-  False

この例では、数学モジュールを使用して、関数に渡された値に応じてTrue値とFalse値の異なるセットを取得していることがわかります。

numpy isfinite()でnumpy arange()を使用する

Numpy arange ()関数は、指定された範囲内の等間隔の値を含むndarrayオブジェクトを返します。

次のコードを参照してください。

# app.py

import numpy as np

b = np.arange(10).reshape(2, 5)
print("\n", b)
print("\nIs Finite : \n", np.isfinite(b))

b = [[1j],
     [np.inf]]
print("\nIs Finite : \n", np.isfinite(b))

出力

python3 app.py

 [[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

Is Finite :
 [[ True  True  True  True  True]
 [ True  True  True  True  True]]

Is Finite :
 [[ True]
 [False]]

その他の例

# app.py

import numpy as np

print(np.isfinite(1))

print(np.isfinite(0))

print(np.isfinite(np.nan))

print(np.isfinite(np.inf))

print(np.isfinite(np.NINF))

出力

python3 app.py
True
True
False
False
False

数ではなく、正の無限大、および負の無限大は非有限と見なされます。

Numpyは、算術演算のバイナリ浮動小数点にIEEE標準(IEEE 754)を使用しています。これは、NotaNumberが無限大と同等ではないことを意味します。

また、正の無限大は負の無限大と同等ではありません。しかし、無限大は正の無限大と同じです。

xがスカラー入力の場合、または1番目と2番目の引数の形状が異なる場合に2番目の引数も指定されると、エラーが発生します

最後に、Pythonの例のNumpy isfinite()関数は終了しました。

リンク: https://appdividend.com/2020/04/30/numpy-isfinite-function-in-python-example/

#python