この記事では、マトリックスを紹介します プログラムによるデモンストレーションでトピックに関係するすべての操作で。この記事では、次のポイントについて説明します。
それでは始めましょう、
Rプログラミング言語を使用している企業
Pythonのマトリックス
行列は、数値の長方形配列またはその他の形式のデータに他なりません。行列の基本的な概念は、Pythonプログラミング言語の境界内の行列を操作する前に明確にする必要があります。データの水平方向の配置は行であり、垂直方向の配置は列です。行列のサイズ、つまり行列内の要素の数は（R）X（C）です。ここで、Rは行、Cは列です。 Pythonには行列の型が組み込まれていないため、2つ以上のリストを一緒に行列と見なします。
それでは、マトリックスの要素とその機能を表示する方法を見てみましょう。以下に示すPythonコードについて考えてみます。
print（ 'nWELCOME TO EDUREKA！n'）print（ 'Below is a Matrixn'）A = [[1,4,5,12]、[-5,8,9,0] [-6,7,11、 19]] print（ 'A ='、A）print（ 'n 2番目の行を印刷しようとしています'）print（ 'A [1] ='、A [1]）print（ 'n2番目の行、3番目の要素を印刷しようとしていますn '）print（' A [1] [2] = '、A [1] [2]）print（' n最初の行の最後の要素の書き込み '）print（' A [0] [3] = '、A [ 0] [3]）column = [] for row in A：column.append（row [2]）print（ 'n Displaying the 3rd column onlyn'）print（ '3rd column ='、column）print（ 'n Thankあなた！良い一日を！ '）
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Pythonの行列用のNumPyパッケージ
Numpyは、科学計算を可能にするPythonライブラリです。 Numpyは、ユーザーが多次元配列で作業するのに役立ちます。
/行列の追加print（ 'nWELCOME TO EDUREKA！n'）import numpy as np A = np.array（[[24,41]、[35、-9]]）B = np.array（[[19、- 36]、[37,68]]）C = A + B print（ 'Numpyを使用して行列を合計するのは簡単です'）print（C）print（ 'nThank You！'）
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行列の乗算
塩vsシェフvs人形
2つの行列の積は、以下に示すようにNumpyライブラリを使用して検出されます。
// numpyをnpとしてインポートA = np.array（[[7,1,3]、[6、-2,0]]）B = np.array（[[2,3]、[9,5]、 [4、-2]]）C = A.dot（B）print（ 'n 2つの行列の積はn'）print（C）print（ 'nThank you！n'）
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Matrix In Pythonに関するこの記事に進むと、
行列の転置
転置とは、行が列になり、列が初期行列の行になる、形成された新しい行列を指します。
// numpyをnpとしてインポートしますA = np.array（[[1,1]、[2,1]、[3、-3]]）print（ 'nこれは元の行列です'）print（A）print（ 「これはあなたの転置です」）print（A.transpose（））print（「nThankYou」）
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これで、この記事は終わりです。
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