[선형 대수학] NumPy를 이용한 행렬의 곱셈

NumPy는 행렬 연산을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 특히, 행렬 곱셈은 선형 대수에서 중요한 연산 중 하나로, NumPy를 이용하면 쉽게 계산할 수 있습니다. 행렬 곱셈은 두 행렬의 곱으로, 첫 번째 행렬의 각 행과 두 번째 행렬의 각 열 사이의 내적(dot product)을 계산합니다.

 

함수를 이용하는 방법

NumPy의 numpy.dot() 함수 또는 numpy.matmul() 함수를 사용하여 두 행렬의 곱을 계산할 수 있습니다. 이들은 행렬 곱셈을 수행하며, 결과는 두 행렬의 곱으로 구성된 새로운 행렬입니다.

import numpy as np

# 행렬 A와 B 정의
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# numpy.dot() 함수를 사용한 행렬 곱
product_dot = np.dot(A, B)
print("numpy.dot() 결과:\n", product_dot)

# numpy.matmul() 함수를 사용한 행렬 곱
product_matmul = np.matmul(A, B)
print("numpy.matmul() 결과:\n", product_matmul)

 

@ 연산자를 사용하는 방법

Python 3.5 이상에서는 @ 연산자를 사용하여 두 행렬의 곱을 더 직관적으로 계산할 수 있습니다. 이 방법은 코드를 간결하게 만들고, 행렬 곱셈의 의도를 명확히 표현합니다.

# @ 연산자를 사용한 행렬 곱
product_at = A @ B
print("@ 연산자 결과:\n", product_at)