PythonのNumPyを利用して直積を求める方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonのNumPyを利用して直積を求める方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

 

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まるでしょう。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

直積とは

直積とは、2つのベクトルから掛け算の表を作ることです。

イメージは、九九の表などがわかりやすいでしょう。

この表は、1から9の数字の入った配列と同じく1から9が入った配列の直積を表したものです。

それぞれの配列から1つ要素を取り出し、掛け算をした結果をあらたな2次元配列として表にしたとなります。

そして、1次元の配列を2つ用意すれば、九九の表のような掛け算の結果を格納した配列を作ることが可能となります。。

 

NumPyとは

直積を求める場合、PythonのNumPyという素晴らしく便利なライブラリを使用していきましょう。

NumPyとは、行列計算に特化したライブラリであり、行列は多次元配列のことを指します。

大学数学の行列や一般的な意味での行列を扱うことが可能です。

 

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NumPyを利用した直積の求め方

NumPyで直積を求めるために、outer関数を使用しましょう。

numpy.outer(配列1,　配列2)

上記のように2つの配列(ベクトル)に関わる直積を求めることが可能です。

配列には、1次元配列だけではなく、2次元以上の配列を渡すこともでき、その場合は1次元配列に変換された後、直積を求めます。

直積は2次元で返され、配列1が行方向、配列2が列方向を表しています。

 

実際に書いてみよう

それでは、実際にコードを書いて確認してみましょう。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = np.([2,3,4,5,6,7,8,9,10])
c = np.outer(a,b)
print(c)

これを実行してみると、

[[ 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
 [ 4 6 8 10 12 14 16 18 20]
 [ 6 9 12 15 18 21 24 27 30]
 [ 8 12 16 20 24 28 32 36 40]
 [10 15 20 25 30 35 40 45 50]
 [12 18 24 30 36 42 48 54 60]
 [14 21 28 35 42 49 56 63 70]
 [16 24 32 40 48 56 64 72 80]
 [18 27 36 45 54 63 72 81 90]]

という2次元配列が返され、掛け算の表としての直積が返されることが確認できると思います。

 

まとめ

この記事では、Pythonにおける行列計算ライブラリであるNumPyを使って、2つの配列から直積を求める方法について解説しました。

直積というのは、掛け算の表のことで、NumPyには直積を求める以外に便利な関数がたくさんあります。興味を持った方は調べてみると面白いかもしれません。

 

執筆してくれたメンター

メンターOS AIプログラミングを使って開発を行う。 プログラミング歴は約3年でPythonは割と得意。 好きな物理理論は一般相対性理論で動物も好き。

 

 

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