Pythonでベクトルの演算を行う方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonでベクトルの演算を行う方法について現役エンジニアが解説しています。ベクトルとは大きさと向きを持つ量のことです。ベクトルは機械学習などで使われ、画像データ・文章データでも使われます。PythonのNumpyライブラリを使ってベクトルを使う方法を解説します。
テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元:GMOリサーチ株式会社 調査期間:2021年8月12日~8月16日 調査対象:2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18~80歳の男女1,000名 調査手法:インターネット調査
Pythonでベクトルの演算を行う方法について、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ります。
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。

今回は、Pythonに関する内容だね!

どういう内容でしょうか?

Pythonでベクトルの演算を行う方法について詳しく説明していくね!

お願いします!
この記事ではPythonでベクトル演算を行なう方法について解説します。
目次
ベクトルとは
まずは、「ベクトル」について簡単に説明しておきます。「ベクトル」というのは数学で使われる概念のことで、「大きさ」と「向き」を持つ量として定義されます。
xy座標平面上で考えるとわかりやすいかもしれません。
この画像の場合は2次元のベクトルで、x方向に4、y方向に3の大きさを持つベクトルで、(4, 3)などと表されます。括弧の中身をそれぞれ、x成分、y成分と呼んだり、第1成分、第2成分と呼んだりします。
ベクトルは2次元以上にも拡張して考えることができて、そのような高次元のベクトルは、機械学習などにおいて画像データ、文章データ、特徴量を並べたものを扱う際に用いられます。
数学を用いる学問ではよく使われる、向きと大きさを扱うための概念が「ベクトル」です。
ベクトルの演算を行う方法
Pythonでベクトルを扱うときには、Numpyというライブラリを使うことが多いです。Numpyはベクトルや、さらに拡張した概念でもある行列などの計算を高速に行なうことができます。Numpyでベクトルを扱うには、arrayを用います。
ベクトルの生成は
ベクトル変数名 = array([第1成分, 第2成分, 第3成分, ...])
として行ないます。
成分の数はいくらでも構いません。ベクトルの足し算(それぞれの成分を足す演算)は、通常の数の足し算と同じように、
ベクトル1 + ベクトル2
のようにして行うことができます。
引き算も同様です。
ベクトル1 - ベクトル2
ベクトルの要素同士をかけるかけ算や、要素を割る割り算も同じように、
ベクトル1 * ベクトル2 ベクトル1 / ベクトル2
とすれば行なうことができます。以上の計算は、ベクトル以外の通常の数と行なうこともできます。
ベクトル * ただの数 ただの数 * ベクトル
また、要素同士をかけたものの総和である内積については、dotメソッドを用いて、
ベクトル1.dot(ベクトル2)
とすれば計算することができます。
実際に計算してみよう
それでは、実際に計算してみることで、ベクトルの演算方法についての理解を深めてみましょう。
//Numpyのインポート >>> import numpy as np //ベクトルの生成 >>> v1 = np.array([3,4]) >>> v2 = np.array([2,5]) //ベクトルの足し算 >>> v3 = v1 + v2 >>> v3 出力: array([5, 9]) //ベクトルの引き算 >>> v3 = v1 - v2 >>> v3 出力: array([ 1, -1]) //ベクトルのかけ算 >>> v3 = v1 * v2 >>> v3 出力: array([ 6, 20]) //ベクトルの足し算 >>> v3 = v1 /v2 >>> v3 出力: array([1.5, 0.8]) //ベクトルの内積 >>> num = v1.dot(v2) >>> num 出力: 26
実は私も!?独学で損する人の特徴
「スクールは高いから独学で成功する」という気持ちの方は多いと思います。
もちろんその方が金額は低く抑えられるでしょう。
ただ
独学には向き不向きがあり、実はスクールが向いている人も大勢います。
そんな方のために参考として、
テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由
をご紹介します。
- ・困って挫折しそうなときに、質問や相談できる相手がいる環境で学んでいきたいなと思った
- ・わかった気になっているだけだったので、自分を追い込む環境に置いた方がいいと感じた
- ・スクールのカリキュラムで市場に求められるスキルを学ぶべきと思った

少しでも当てはまる部分があれば、
スクールが向いているかもしれません。
お試しのつもりで、まずは一度
無料相談
に参加してみませんか?
現役エンジニア・デザイナーに何でも気軽に相談できる30分
を
すべて無料で
できます。
無理な勧誘は一切ない
ので、お気軽にご参加ください。
まとめ
この記事では、PythonにおいてNumpyライブラリを使ってベクトルの演算を行なう方法について解説しました。
ベクトル演算はディープラーニングなど機械学習全般でも必要になる知識なので、しっかり理解しておくと良いでしょう。
監修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。 |

内容分かりやすくて良かったです!

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

分かりました。ありがとうございます!
TechAcademyでは、初心者でも、Pythonを使った人工知能(AI)や機械学習の基礎を習得できる、オンラインブートキャンプを開催しています。
また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

プログラミングを独学していて、このように感じた経験はないでしょうか?
- ・調べてもほしい情報が見つからない
- ・独学のスキルが実際の業務で通用するのか不安
- ・目標への学習プランがわからず、迷子になりそう
テックアカデミーでは、このような
学習に不安を抱えている方へ、現役エンジニア講師とマンツーマンで相談できる機会を無料で提供
しています。
30分間、オンラインでどんなことでも質問し放題です。
「受けてよかった」と感じていただけるよう
厳しい試験を通過した講師
があなたの相談に真摯に向き合います。
「ただ気になることを相談したい」
「漠然としているがプロの話を聞いてみたい」
こんな気持ちでも大丈夫です。
無理な勧誘は一切ありません
ので、まずはお気軽にご参加ください。
※体験用のカリキュラムも無料で配布いたします。(1週間限定)